本文為您帶來以下 6 個來自 NVIDIA Autopilot Lab 的視頻自動駕駛試驗室，帶您深入了解具體的自動駕駛算法。

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AI 實時感知助力??自動駕駛汽車

了解限速標志

了解道路限速標志對于自動駕駛汽車來說似乎是一項簡單的任務(wù)，但當不同的限速標志適用于不同的車道或在不同的國家/地區(qū)行駛時，了解限速標志就會變得更加復雜。該視頻展示了基于 AI 的實時感知如何幫助自動駕駛更好地理解復雜且不斷變化的限速標志，包括可以讀取的顯式限速和需要解釋的隱式限速。

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人工智能如何改善自動駕駛汽車的雷達感知

自動駕駛感知能力需要多樣化和冗余的傳感器自動駕駛試驗室，例如攝像頭和雷達。然而，僅使用傳統(tǒng)處理技術(shù)的雷達傳感器可能不足以完成這項任務(wù)。在這段視頻中，NVIDIA 展示了 AI 如何通過解決傳統(tǒng)雷達信號處理在區(qū)分移動和靜止物體方面的缺點來改善對自動駕駛汽車的感知。

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NVIDIA DRIVE IX AI 算法執(zhí)行直觀的車內(nèi)感知

在此視頻中，演示 DRIVE IX 如何感知駕駛員的注意力、活動、情緒、行為、姿勢、言語、手勢和情緒。駕駛員感知是該平臺的一個關(guān)鍵方面，它協(xié)助自動駕駛系統(tǒng)確保駕駛員保持警覺并了解路況。它還使 AI 系統(tǒng)能夠執(zhí)行更直觀、更智能的駕駛艙功能。

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利用軟件定義的 AI 優(yōu)化光感

在此視頻中，展示如何使用軟件定義的 AI 技術(shù)在幾周內(nèi)顯著提高光感知深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 的性能和功能，例如擴大范圍、添加分類功能等.

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精準駕駛：人工智能如何幫助自動駕駛汽車預測前方道路

自動駕駛汽車依靠 AI 來預測交通模式并安全地在復雜環(huán)境中導航。在本視頻中，我將演示 PredictionNet 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何使用實時感知數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)來預測其他道路使用者的行進路徑。

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人工智能如何幫助自動駕駛汽車感知交叉路口結(jié)構(gòu)

交叉路口的自動處理為自動駕駛汽車帶來了一系列復雜的挑戰(zhàn)。在本視頻中，我將展示 NVIDIA 如何使用 AI 來感知自動駕駛汽車每天可能遇到的各種交叉路口結(jié)構(gòu)。