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日期: 2021-08-21 | 來源: 電動知家 | 有0人參與評論 | 專欄: 特斯拉 | 字體: 小 中 大眾所周知，采用視覺識別方案的特斯拉，它在實現自動駕駛功能時，不依賴高精地圖，完全由車輛自身的視覺識別系統來完成路況的識別。8月20日，特斯拉AI日召開，期間，在講到視覺識別對自動輔助駕駛技術的意義的時候，特斯拉的工程師展示了這樣一張圖：沒有高精地圖，特斯拉車輛就像RTS游戲裡面開“戰術迷霧”一樣去感知、繪制周邊的路況。
從中可以清楚的看到，特斯拉會通過自身傳感器和攝像頭，繪制出當前車輛周邊的路況信息，並且會上傳到特斯拉自己的地圖信息數據庫中。
看到這樣一幕，也有網友感慨，難怪之前一些單位，會禁止特斯拉入內，你是不是也明白了點呢。
事實上，特斯拉雖然沒有依賴數據服務商提供的高精地圖，但是特斯拉也有自己的“高精地圖”。 之前特斯拉官方曾表示，自己不需要高精地圖、不需要激光雷達。 但是他們展示出的自動駕駛行駛地圖，疑似也為高精地圖。
而我們常規意義上的高精地圖，是指高精度、精細化定義的地圖，其精度需要達到分米級。 而特斯拉的“高精地圖”，是一種基於它自己車上傳感器，和攝像頭自己搞出來的一套地圖數據。
相當於道路上行駛的特斯拉車輛，都是特斯拉的道路“測繪車”，采集到周邊路況信息後，上傳到特斯拉“高精地圖”信息數據庫中，為全球特斯拉車輛提供實時采集的路況“高精地圖”信息。
不過，由於我國嚴格的法規限制，特斯拉無法直接在國內用車上的傳感器收集數據。因此，特斯拉的自動測繪功能，很可能在國內無法被允許使用。
特斯拉是如何實現的呢？
AI可以視作一種生物，這種「生物」是從頭開始構建的，包含了合成視覺皮層。而這就是應用在特斯拉汽車中的視覺組件。
特斯拉在設計汽車中的視覺時，是按照人眼感知生物視覺的方式進行建模。在特斯拉汽車中，每輛車都裝有8個攝像頭，攝像頭的數據會輸入到一個三維的矢量空間裡。
每個相機獲取原始輸入後能創建不同的分辨率，以用於各種功能和目的。這些信息會輸入到一個復雜的神經網絡中，以生成對自動駕駛套件有用的附加信息。
特斯拉展示了過去如何處理其圖像數據的視頻。
在過去曾分享過的FSD的視頻中可以看出，雖然每個攝像頭的檢測很好，但事實證明矢量空間是不夠的。
如今，特斯拉已經能夠在矢量空間進行自動標注，就算行駛過程中視野被遮擋，根據標注的數據，也能夠安全、准確地導航。
除此之外，Karpathy還討論了特斯拉神經網絡學習的設計，包括相機校准、緩存、隊列和優化，以簡化所有任務。
他表示，與超級巡航和Waymo等競爭對手不同，現在特斯拉的FSD戰略能讓特斯拉汽車在行駛過程中實時繪制地圖。
通過結合多個車輛經過同一地點的繪制，就可以得到一個完整的地圖。
這些策略最終幫助特斯拉從其FSD和自動駕駛套件中退出雷達，采用純視覺模型。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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