自动驾驶汽车研究需要处理大量的车内传感器数据。通过整合Qumulo的解决方案，AutonomouStuff可以帮助用户简化管理和使用大型数据集的方式。
Blickfeld的固态传感器外型紧凑，能够提供高分辨率的3D环境数据，而且即使在不利的环境条件下，也具有较高的性能。
大多数公司利用规模相对较小的测试车辆车队收集数据，并测试其系统。而特斯拉利用其成千上万的客户车辆组成的车队，收集道路和驾驶数据。
密歇根大学开发了高精度陀螺仪，比普通手机中的陀螺仪精确一万倍，但价格却只贵十倍，而且比性能相似的大型陀螺仪便宜1000倍。
福特发布自动驾驶汽车数据集Ford Autonomous Vehicle Dataset，用于提高自动驾驶汽车在城市环境中的鲁棒性。
劳斯莱斯MTU引擎整合ASI的自动驾驶车辆控制软件Mobius，可以帮助改进其现有运货卡车的动力系统，并将其转化为自动化操作，从而节省运营成本。
Eyeware与Melexis合作开发了一款驾驶员监控系统，采用Melexis最新的MLX75027 3D ToF传感器，并利用Eyeware的注意力监控技术，即使在阳光下也能精确监测驾驶员视线和头部运动。
Eyesight Technologies正在利用M-Lab的现场测试数据和各种传感器数据，获取关于驾驶员状态的宝贵信息，从而进一步评估、监控和改进其驾驶员监测解决方案。
麻省理工学院与丰田研究院的研究人员开发了自动驾驶模拟器VISTA， 可借助现实世界的数据集，合成车辆行驶轨迹的视角。
发生侧翻事故时，现代摩比斯的车顶安全气囊安装能在0.08秒内覆盖整个车顶，从而保护所有乘客，并防止乘客从天窗弹出。
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