Tesla Roadster 的智能駕駛系統(tǒng)具有諸多特點。

首先，它采用純視覺感知方案，干擾信號更少，收集到的數(shù)據(jù)更“干凈”，有利于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習，僅依靠八個分布在車體四周的攝像頭就能實現(xiàn)全方位探測車身周圍環(huán)境。

其次，在數(shù)據(jù)處理上，通過復(fù)雜的感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，構(gòu)建真實世界的三維向量空間，能準確識別汽車、行人、交通標識、建筑物等，并獲取其坐標位置、方向角、距離、速度、加速度等屬性參數(shù)。

再者，引入了 BEV 空間轉(zhuǎn)換層，通過 Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)三維變換，以獲取更精準的物體深度信息。

同時，具備短時記憶能力，能通過時空序列特征層和引入 IMU 傳感器獲取的自車運動信息，實現(xiàn)對惡劣天氣、突發(fā)事件、遮擋場景等的良好感知。

在規(guī)劃與控制方面，特斯拉將傳統(tǒng)規(guī)劃控制方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合，構(gòu)建混合規(guī)劃系統(tǒng)。先采用粗搜索找到初步路徑，再根據(jù)安全性等指標優(yōu)化，還引入強化學習方法應(yīng)對復(fù)雜場景，提高決策實時性。此外，考慮與其他車輛的博弈問題，做了交通參與者聯(lián)合軌跡規(guī)劃。

在數(shù)據(jù)標注與仿真上，特斯拉擁有上千人的標注團隊和獨立開發(fā)的標注基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)了人工與機器相結(jié)合的高效標注模式，還構(gòu)建了真實世界的虛擬仿真空間，用以加速 FSD 能力的訓練，通過仿真可建立極端場景、進行快速標注、為規(guī)控算法提供安全訓練環(huán)境、進行閉環(huán)場景算法的長期訓練以及重現(xiàn)失敗場景優(yōu)化算法。

最后，在算力方面，特斯拉自研了全球最強超級計算機 Dojo，其由 D1 芯片組成，具有極高的算力和可擴展性，為大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練、自動駕駛算法等提供強大支持。

總之，Tesla Roadster 的智能駕駛系統(tǒng)在感知、規(guī)劃、數(shù)據(jù)處理、算力等方面展現(xiàn)出了領(lǐng)先的技術(shù)和創(chuàng)新的特點，為駕駛者帶來更安全、便捷和舒適的駕駛體驗。

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