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外媒报道，丰田汽车研究所（TRI）今天宣布，其Platform4（P4）自动驾驶测试车将于明年夏天在东京公开展示。从00年7月至00年9月提供的P4将在特定的“移动即服务”（MaaS）驾驶环境中展示丰田的“司机”SAELevel-4功能。

P4体验将在东京Odaiba地区进行，这是一个繁忙且经常拥挤的滨水子中心。台场的复杂环境包括行人，车辆通行，多样化的道路基础设施和高高的玻璃建筑，这是展示丰田自动驾驶技术能力的具有挑战性的环境。将邀请公众注册该体验，并选择个人参加。根据日本法律，在体验期间将有一名安全驾驶员在场。

TRI首席执行官吉尔·普拉特（GillPratt）表示：“通过挑战自我，以成功在台场自主运营，我们树立了高标准，要求我们在短时间内迅速扩展技术能力。“为实现这一目标，我们正在与丰田汽车公司的高级研发部门以及东京的丰田汽车高级研究所（TRI-AD）密切合作，后者负责将P4的自动驾驶软件推向公众。”

TRI一直在美国密歇根州渥太华湖的闭路测试设施中测试P4。在那里，TRI复制了Odaiba最具挑战性的基础设施特征和P4必须自动导航的驾驶场景。P4软件的进一步测试正在Odaiba的公共道路上以及密歇根州TRI的AnnArbor和加利福尼亚州的LosAltos研究办公室进行。

在CES引入中，P4测试车辆是基于第五代雷克萨斯LS轿车。TRI的“ToyotaGuardian”主动安全系统和“Chauffeur”自动驾驶应用程序都在使用该技术。

在彻底变革城市出行方面，英特尔始终冲在最前锋。三年前天价收购以色列自动驾驶整体解决方案商Mobileye之后，最近，英特尔拟十亿美元收购另一家以色列本土公共出行初创公司Moovit。

Moovit核心技术能力——获取并运行可靠的实时交通数据与自动驾驶路线，与Mobileye技术及数据的结合后，不仅可以为英特尔的自动驾驶出租业务提供更多可能，这笔收购也能为英特尔自动驾驶出租车业务带来遍布全球几十个国家和地区的几亿用户。在人才紧俏的当下，引进人才并将其融入英特尔更大的战略似乎也是交易的一大部分。

路透社援引金融网站Calcalist周日报道指出，英特尔拟出资10亿美元收购以色列公共交通应用（App）初创公司Moovit。该收购交易正处在最后阶段，预计在未来几天内完成。

若交易达成，这将是英特尔在以色列的又一笔收购。该公司曾以0亿美元价格收购人工智能公司Habana，在年以亿美元收购了Mobileye（以色列有史以来最大的一笔商业收购）。其中，Mobileye公司创始人兼首席执行官AmnonShashua是Moovit的董事会成员之一。

目前，英特尔公司尚未对这一收购报道发表评论，Moovit公司的发言人没有否认这些报道。（盖世汽车）

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据外媒报道，印度科技初创公司SmartSightInnovation（SSI）研发了一款应用程序，旨在改善车辆的保养和检查体验。当地时间4月7日，SSI发布声明表示，为一位不具名的美国客户研发了该款手机应用，该美国客户专门从事人工智能、物联网和区块链平台的研发。目前，可以在安卓设备上使用该款应用。

SSI表示，该款应用程序能够总结车辆面临的各种问题，如维修情况以及是否符合检查标准等，还能够向车辆驾驶员发送警报，并拍摄零部件照片，向车主提供详细报告。该款应用程序的最终目标是让汽车驾驶员和车主从与车辆保养和检查相关的文书工作中解放出来。

SSI基于HyperLedger区块链打造了该应用程序，数据会以符合相关州和联邦法院法规的格式进行保存。该公司表示：“由于检查报告一般都是数字报告，车辆驾驶员可以根据执法机构的要求随时提供检查报告。SSI的工程师们研发了安卓应用程序以及该平台前端网站。后台则使用了HyperLedger区块链技术，而原始安卓应用程序则利用AndroidStudio和Java研发。”

长期以来，运输行业一直在试验区块链技术。最近，索尼宣布已经成功研发新型区块链系统，用于整合火车、公交车、出租车、共享汽车或按需租赁自行车等不同交通形式的数据和服务。（盖世汽车）

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据外媒报道，布伦瑞克工业大学（TechnicalUniversityofBraunschweig）研究人员正在研究一种确定位置的新方法——雷达传感器绘制地面地图，从而确定车辆的准确位置和方向。

目前量产车主要使用卫星定位技术，同时也使用光学传感器。但是，在某些情况下，尤其是在户外，这些设备在准确性和稳健性方面存在弱点，或者需要额外的装置。而布伦瑞克工业大学研究人员计划开发能够根据地面属性进行定位的传感器，从而提供更可靠的解决方案。

在LoBaBo研究项目中，研究人员正在研究基于雷达的传感器，以及1D或D路面结构检测方法，这将为地图绘制提供足够的分辨率。根据捕获的数据，然后使用合适的映射和匹配方法来确定姿态（位置和方向）。未来，车辆或移动机器人无需额外的装置，就能够可靠地在户外导航。

映射方法根据地理参考土壤数据创建地图。然后通过匹配程序处理地图数据和当前测量的雷达数据。匹配流程用于高分辨率、高准确率地、实时地确定车辆的位置和方向。

此外，布伦瑞克工业大学还开发了定位算法，用于沿着轨迹（1D定位）和表面（二维定位）定位。研究人员研究了如何对雷达数据进行预处理，以及采用何种定位算法。该方法将雷达测量数据与地图数据和方向变化进行比对。

此外，还会利用雷达技术确定持续和间断的位置更新。最后会使用测试车辆在室内和室外场景中对定位进行验证。LoBaBo研究项目的结果预计将于03年1月公布。（布伦瑞克工业大学