博世推出了新的侧视辅助系统，这是世界上第一个用于监测盲区的超声波系统。大多数司机都很熟悉这个危险的情况：换车道时，你打开转向灯，看一下后视镜和外镜，甚至可能只是瞥了一眼左肩——结果却发现，当你向左移时，一个刺耳的喇叭声让你吓了一跳。在这种危急情况下，博世的侧视辅助系统可以有效地向驾驶员发出警报，提醒他们从盲区接近的车辆。

特斯拉刚刚推出了新款自动驾驶半卡车，而谷歌和沃尔沃等公司也在自动驾驶汽车行业争得沸沸扬扬。但这些车到底上是如何工作的呢？很快，我们都将成为霹雳游侠。你知道的，这部同名的80年代电视剧里的主角是一个打击犯罪的英雄和他会说话的车。你说疯了？好吧，我们生活在一个疯狂的世界：一个汽车最终实现自动化的地方，自动操控的方向盘可能就在我们的掌握之中。

体验Mobileye的最新技术和独特的自动驾驶。了解车辆如何感知周围的环境，作出决定，并应对复杂的驾驶情况。Mobileye先进的驾驶辅助系统(ADAS)技术目前已应用于超过5000万辆汽车，并被集成到世界各大汽车制造商的数百款新车中，包括奥迪、宝马、FCA、福特、通用汽车、本田、现代、起亚、日产、大众等。Mobileye以减少车辆碰撞和由此造成的伤亡为初衷。如今，Mobileye已经成为了市场上最先进的避碰系统之一，同时致力于自动驾驶和道路安全领域即将到来的自动出行即服务(MaaS)的革命。

我们正在努力收集和处理数据，以推动未来的自动驾驶汽车。自动驾驶汽车生成的数据不仅构成了安全驾驶自动驾驶汽车所需的清晰地图，还有助于让整个城市变得更智能，为公用设施和公共交通提供详细、实时的道路视图。

深入了解轨迹级融合（或轨迹融合），需要它的跟踪情况类型以及与此相关的一些挑战。您将看到两种不同的跟踪架构——轨到轨融合和中央级跟踪，并了解选择一种架构而不是另一种架构的好处。

这是一个用3D物理模拟AI学习在停车场泊车的视频。模拟是使用Unity的ML-Agents框架实现的。AI由一个深度神经网络组成，包含3个隐藏层，每层128个神经元。它是用近端策略优化（PPO）算法训练的，这是一种强化学习方法。基本上，神经网络的输入是8个深度传感器的读数，汽车当前的速度和位置，以及它与目标的相对位置。神经网络的输出可解释为发动机力、制动力和转向力。

使用Lidar工具箱™功能构建一个系统，该系统可以基于模拟仓库竞技场的2D激光雷达扫描发出碰撞警告。学习如何模拟有障碍物的机器人工作空间，生成2D激光雷达数据，根据2D激光雷达扫描检测障碍物，并在即将发生碰撞前提供及时警告。

在辅助自动驾驶过程中，车辆必须始终能够可靠地检测到人和物体，并对此做出正确的反应。博世雷达传感器由于其探测距离远、视场宽、角度可分性突出和新的Chirp序列调制功能，使得快速、精确和弹性的目标检测和跟踪变得容易。这使得它非常适合复杂的交通场景。