本视频通过展示如何使用GPS和IMU估计物体的方向和位置，继续了我们关于将传感器融合用于点定位和相对位置定位的讨论。我们将介绍该算法的结构，并向您展示GPS和IMU如何共同在最终解决方案中发挥作用，从而使您对问题有更直观的了解。

新奥迪A8是第一款专门为有条件自动驾驶开发的量产汽车。TJP（Traffic Jam Pilot）是针对行车过程常见的堵车工况开发的自动驾驶功能，驾驶员只需要按下中控台中的“Audi AI”按键。

我们生活在一个自动化和智能设备的时代，因此，这些发展自然而然地进入了汽车行业！让我向你们展示一些在这个领域里最激动人心的创新，科技如何改善我们的生活，让我们更有生产力，更有信心等等。感谢尼桑对本视频的赞助，尼桑是行业现状的真正挑战者，他们的目标一直是推动人们在技术和用户体验方面的创新。

DASy是一个具有高带宽、计算能力和内存的重要组件。为了满足高安全性和稳定性的要求，车载计算机收集并融合了多种技术（如雷达、视频、激光雷达、超声和高度复杂的功能算法)，创建出一个非常精确的360°环境模型，并以高度复杂的功能算法计算出安全动态的车辆行为——即使速度较快。该控制器体积小，功耗适中。

天色已晚，漆黑一片，一辆自动驾驶汽车在一条狭窄的乡村道路上蜿蜒行驶。突然，三种危险同时出现。在无人驾驶的情况下，汽车使用了智能眼睛和传感器，可以在瞬间解决所有这些细节。这是怎么做到的呢？Sajan Saini解释了激光雷达和集成光子学技术如何使自动驾驶汽车成为现实。

本视频概述了什么是传感器融合及其在自主系统设计中的应用。视频中还谈及了一些场景，这些场景介绍了实现传感器融合的各种不同方式。传感器融合是确认定位、位置以及检测和物体跟踪的关键部分。我们将证明传感器融合不仅仅是一个卡尔曼滤波器。它是一整套算法，可以融合来自多个源的数据以更好地估计系统状态。传感器融合的四个主要好处是可以提高测量质量，可靠性和覆盖范围，并能够估算未直接测量的状态。传感器融合在完全不同类型的自主系统中具有如此广泛的吸引力这一事实使它成为一个有趣而又有意义的学习主题。

如果你在过去五年里一直关注商业新闻，那么你很可能听说过自动驾驶汽车技术的涌现。从小型初创企业到行业巨头和科技巨头，所有人都在为这些新机器的研发投入数百万美元。当然，公众对此表示反对，但汽车制造商坚称，自动驾驶汽车在统计上比传统汽车安全得多，那么这些自动驾驶汽车到底会是什么样子呢？让我们来看看全自动驾驶汽车令人难以置信的进步。未来近在眼前！

人工智能是由机器展示出来的人类智能，自20世纪50年代就有了，但直到最近，我们还没有足够的数据来训练机器或计算能力来处理这些数据。英伟达提供了价格合理的算力，他们用可编程的GPU改变了游戏规则，可以同时处理大量数据。人工智能和深度学习是无人驾驶的关键技术，我们可以在今天的道路上发现它在物体和图像识别和避碰方面的特点。