Mobileye联合创始人、董事长兼首席技术官Amnon Shashua教授在本次主题演讲中讨论了实现自动驾驶必须解决的三大技术支柱。此外，通过使用虚拟模拟，他揭示了实施案例。本视频是他在2017博世互联世界大会上的演讲要点。

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。

该视频介绍了如何通过交互的多个模型滤波器估算状态来跟踪单个对象。我们建立了对IMM滤波器的一些直观了解，并展示了它是一种比单模型卡尔曼滤波器更好的跟踪算法。让跟踪更难的部分是，我们通常必须用较少的信息来完成跟踪。我们将介绍IMM滤波器如何弥补信息的不足，并展示一些仿真的结果。

该视频介绍了跟踪多个对象时出现的两个常见问题：数据关联和跟踪维护。我们介绍了解决这些问题的几种方法，并提供了解决所有多对象跟踪问题的一般方法。我们介绍了数据关联算法，例如全局最近邻（GNN）和联合概率数据关联（JPDA），并介绍了删除和创建轨道的标准。我们还将谈论门控筛选机制，以免浪费计算资源。在视频的结尾，我们展示了一个GNN和JPDA算法在两个紧邻的对象上运行的示例。

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。

本视频为您介绍了9款最佳智能汽车配件：1- Owl(车载智能安全摄像头) ；2- Roav VIVA（支持alexa的2端口USB汽车充电器）；3- iOttie轻松一触无线（Qi快充车载支架)；4- ZUS智能车辆健康监测器；5- ZUS智能轮胎安全监测器；6- ZUS 无线智能备份摄像头；7- ZUS车钥匙仪；8- ZUS万能HD汽车音频适配器；9- CarWink（让你可以通过表情符号与其他司机交流的智能设备）。

英伟达与奥迪将双方长达十年之久的合作推向新高，宣布双方将致力于打造全球最先进的人工智能汽车，并于2020年前上路行驶。英伟达和奥迪于七年前首次共同亮相CES并宣布达成技术合作，如今双方的合作稳步发展。合作成果包括备受赞誉的奥迪MMI导航系统和奥迪虚拟驾驶舱，目前已被汽车制造商应用于各种轿车、SUV和跑车中。

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。