5．豐田－ MITCSAIL聯(lián)合研究中心（TOYOTA– MIT CSAIL JOINT RESEARCH CENTER）

同SAIL－豐田人工智能研究中心一樣，該中心成立于2015年。豐田向MIT投入了2500萬美元，用于人工智能和自動駕駛技術(shù)的研發(fā)。豐田－CSAIL聯(lián)合研究中心旨在進(jìn)一步發(fā)展自動駕駛汽車技術(shù)，目標(biāo)是減少交通傷亡，甚至可能開發(fā)無法發(fā)生事故的車輛。在CSAIL總監(jiān)Daniela Rus的帶領(lǐng)下，新中心將致力于開發(fā)先進(jìn)的決策算法和系統(tǒng)，使車輛能夠安全地感知和導(dǎo)航周圍環(huán)境，無需人工輸入。研究人員將解決與從計算機(jī)視覺和感知到規(guī)劃和控制等各方面相關(guān)的挑戰(zhàn)。

在落成的這幾年時間內(nèi)，豐田－CSAIL聯(lián)合研究中心已經(jīng)研發(fā)出20余個自動駕駛領(lǐng)域的項目。比如：平行自主駕駛系統(tǒng)（Parallel Autonomous DrivingSystem），跨越視覺 － 語言邊界進(jìn)行語境人車互動，雜波中并行自治的決策，預(yù)測駕駛員的心態(tài)等等。

豐田－CSAIL聯(lián)合研究中心目前的女掌門是Daniela Rus，她是麻省理工學(xué)院電子工程和計算機(jī)科學(xué)教授，計算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室主任（CSAIL）。在CSAIL，她領(lǐng)導(dǎo)了許多在交通，安全，環(huán)境建模和監(jiān)測，水下勘探和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的開創(chuàng)性研究項目。相信在Rus的領(lǐng)導(dǎo)下，豐田－CSAIL聯(lián)合研究中心會研發(fā)出更多的在自動駕駛領(lǐng)域的開創(chuàng)性成果。

6．伯克利DeepDrive（BerkeleyDeepDrive）

伯克利致力于引領(lǐng)下一代技術(shù)革新，致力于將深度學(xué)習(xí)與汽車感知相結(jié)合，并將計算機(jī)視覺技術(shù)引入最前沿。BDD Industry Consortium研究汽車應(yīng)用的計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的最新技術(shù)。伯克利的多學(xué)科中心位于加州大學(xué)伯克利分校。BDD聯(lián)盟與私營行業(yè)贊助商合作，將來自多個部門和中心的教師和研究人員聚集在一起，通過汽車行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用開發(fā)新興技術(shù)。雖然，目前計算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，許多這些技術(shù)和理論尚未延伸到汽車領(lǐng)域。因此，伯克利DeepDrive中心希望將計算機(jī)視覺領(lǐng)域的前沿技術(shù)，應(yīng)用到自動駕駛領(lǐng)域。

通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，跨模式轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)，用于快速視頻處理FCN，革新汽車領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展。目前中心有幾十項科研項目。如：了解智能車輛的駕駛員意識，基于深度加固學(xué)習(xí)的自主車輛交通優(yōu)化，無人監(jiān)督的自動駕駛表征學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)在非結(jié)構(gòu)化條件下駕駛等。

伯克利DeepDrive中心以蓬勃的發(fā)展勢態(tài)，已經(jīng)與多家車企和互聯(lián)網(wǎng)公司達(dá)成戰(zhàn)略合作關(guān)系。

7．UCSD智能安全汽車實(shí)驗(yàn)室＆計算機(jī)視覺與機(jī)器人研究實(shí)驗(yàn)室（Laboratory for Intelligent ＆ Safe Automobiles and ComputerVision ＆ Robotics Research Laboratory）

UCSD智能安全汽車實(shí)驗(yàn)室：智能和安全汽車實(shí)驗(yàn)室（LISA）是一項綜合多學(xué)科，旨在探索創(chuàng)新方法，使未來的汽車更安全，更“智能”。該團(tuán)隊的研究考慮了與駕駛員、司機(jī)、車輛動力學(xué)和車輛環(huán)境以及交通基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的參數(shù)的傳感，分析，建模和預(yù)測問題。這是通過計算機(jī)視覺和智能系統(tǒng)的研究實(shí)現(xiàn)的，這些系統(tǒng)具有認(rèn)知科學(xué)，心理學(xué)和決策理論的協(xié)同作用。

計算機(jī)視覺與機(jī)器人研究實(shí)驗(yàn)室：計算機(jī)視覺與機(jī)器人研究（CVRR）實(shí)驗(yàn)室加州大學(xué)圣地亞哥分校為研究生，教師和訪問學(xué)者／合作者提供了一個獨(dú)特而刺激的環(huán)境，以便在基于傳感器的智能系統(tǒng)領(lǐng)域開展廣泛的研究。該實(shí)驗(yàn)室研究的主要目的是清楚地理解集成系統(tǒng)完全自主或半自動操作的感知，規(guī)劃和控制機(jī)制所依據(jù)的計算和工程相關(guān)問題。

該實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Mohan M． Trivedi教授是加州大學(xué)圣地亞哥分校計算機(jī)視覺和機(jī)器人研究實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人，是一位業(yè)內(nèi)權(quán)威的專家，近年來他發(fā)表的多篇學(xué)術(shù)論文被IEEE ITSC，IV等國際頂級會議收錄。

Mohan M． Trivedi教授帶領(lǐng)的團(tuán)隊不僅得到了很多車企的支持，更是得到了政府多個機(jī)構(gòu)的支持。

8． 加州大學(xué)伯克利分校機(jī)械系統(tǒng)控制實(shí)驗(yàn)室（Mechanical Systems ControlLaboratory）

MSC實(shí)驗(yàn)室專注于設(shè)計和開發(fā)機(jī)械系統(tǒng)的控制策略。MSC實(shí)驗(yàn)室是加州大學(xué)伯克利分校機(jī)械工程系的一員。機(jī)械系統(tǒng)控制實(shí)驗(yàn)室（及其前身）已有近40年的歷史。實(shí)驗(yàn)室在精密運(yùn)動控制、機(jī)器人控制、車輛控制、機(jī)電一體化等領(lǐng)域進(jìn)行了開創(chuàng)性的研究。MSC自動駕駛實(shí)驗(yàn)室專注于提出新穎的方法和建立相應(yīng)的設(shè)施，以解決全堆棧自動駕駛中最具挑戰(zhàn)性的實(shí)際問題。MSC實(shí)驗(yàn)室致力于研究傳統(tǒng)控制，規(guī)劃和狀態(tài)估計方法（最優(yōu)／魯棒控制，優(yōu)化，圖搜索，貝葉斯過濾等）與最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（強(qiáng)化學(xué)習(xí)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，概率圖形模型等）。該實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人Masayoshi Tomizuka教授在2018年憑借對機(jī)電系統(tǒng)控制理論和實(shí)踐的開創(chuàng)性貢獻(xiàn)，榮獲AACC Richard E． BellmanHeritage Award，該獎項被公認(rèn)為業(yè)內(nèi)的終身成就獎。

9．MPC Lab ＠ UC－Berkeley

汽車行業(yè)是網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)（CPS）新興創(chuàng)新的最豐富目標(biāo)之一。過去十年，該實(shí)驗(yàn)室一直專注于先進(jìn)的汽車安全系統(tǒng)。

目前的研究議程是對先進(jìn)自治和半自治系統(tǒng)的強(qiáng)有力認(rèn)證。與在自動駕駛汽車中完全斷開駕駛員與車輛的連接不同，該團(tuán)隊設(shè)想了一種車輛，其中自主程度根據(jù)駕駛員行為和環(huán)境不確定性中的認(rèn)證不確定性范圍而實(shí)時地連續(xù)變化。根據(jù)CPS中的信任級別，在車輛總控制和自動駕駛中駕駛員之間的連續(xù)選項中選擇自治程度。這種以人為中心的自治具有很高的社會影響概率（如果不低，保險政策將是相同的，系統(tǒng)將降低成本，市場滲透率更高）。它還會對循環(huán)中有人類的大量CPS產(chǎn)生直接影響，這需要穩(wěn)健性證書。考慮到這一點(diǎn)，團(tuán)隊提出了一個范例轉(zhuǎn)換，它關(guān)注整個網(wǎng)絡(luò)物理載體／環(huán)境／驅(qū)動因素，從而解決了它的三個主要關(guān)鍵組成部分：（A）車輛／環(huán)境相互作用，（B）駕駛員不確定性和（C）在A和B的預(yù)測不確定性下，可證明安全的干預(yù)。在伯克利，該實(shí)驗(yàn)室正在開發(fā)一種新的科學(xué)網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)科學(xué)，其目標(biāo)是獲得一個可證明安全的以人為中心的自治權(quán)，其中認(rèn)證是證據(jù)基礎(chǔ)并隨著系統(tǒng)（因?yàn)樾碌鸟{駛員行為，場景，滑動動態(tài)在CPS數(shù)據(jù)庫中更新）。根據(jù)開發(fā)的駕駛員／車輛／環(huán)境交互模型量化的有界狀態(tài)相關(guān)不確定性來測量魯棒性，在大數(shù)據(jù)集上校準(zhǔn)和驗(yàn)證并實(shí)時更新。