特斯拉自动驾驶体系如何运作

特斯拉的自动驾驶架构采用了纯视觉方案，通过摄像头获取世界的感知信息，并基于原始视频数据通过神经网络构建出真实世界的三维向量空间。

在向量空间中，通过传统规控方法与神经网络相结合的混合规划系统实现汽车的行为与路径规划，生成控制信号传递给执行机构。特斯拉通过完善的数据闭环体系和仿真平台，实现自动驾驶能力的持续迭代。

特斯拉最新的感知方案采用纯视觉感知方案，完全摒弃掉激光雷达、毫米波雷达等非摄像头传感器，仅采用摄像头进行感知。特斯拉汽车共计采用八个摄像头分布在车体四周，车身前部有三个摄像头，分别为前视主视野摄像头、前视宽视野摄像头以及前视窄视野摄像头，左右两侧各有两个摄像头，分别为侧方前视摄像头和侧方后视摄像头，车身后部有一个后视摄像头，整体实现360度全局环视视野，最大监测距离可以达到250米。

通过“汽车之眼”采集到的真实世界图像数据，经过复杂的感知神经网络架构进行处理，构建真实世界的三维向量空间，其中包含汽车、行人等动态交通参与物，道路线、交通标识、红绿灯、建筑物等静态环境物，以及各元素的坐标位置、方向角、距离、速度、加速度等属性参数。

特斯拉通过不同的汽车采集到的数据共同构建一个通用的感知网络架构。然而，不同汽车由于摄像头安装外参的差异，可能导致采集的数据存在微小偏差。为此，特斯拉在感知框架中加入了一层“虚拟标准相机”，引入摄像头标定外参将每辆车采集到的图像数据通过去畸变、旋转等方式处理后，统一映射到同一套虚拟标准摄像头坐标中，从而实现各摄像头原始数据的“校准”，消除外参误差，确保数据一致性。

特斯拉通过这种方法，可以将地面坡度、曲率等几何形状的变化情况内化进神经网络的训练参数中，实现对物体深度信息准确感知和预测。

在感知获得的三维向量空间中，基于既定的目标位置，先采用粗搜索的方式找到一条初步的路径，然后根据安全性、舒适性等指标，围绕初步路径进行优化，对与障碍物间距、加速度等参数做持续微调，最终获得一条最优的时空轨迹。特斯拉采用的解决方案是将传统规划控制方法与神经网络算法相结合，构建一套混合规划系统，以任务分解的方式分别解决上述两大难题。

特斯拉采用的自动驾驶规控方法，基于感知网络输出的三维向量空间，通过规划汽车行为和行车路径使汽车到达指定目的地，同时最大化确保行车安全性、效率性及舒适性。特斯拉通过仿真环境进行各种场景的训练，提高自动驾驶算法的性能。

特斯拉的自动驾驶体系在感知、规控、数据与仿真、算力四个部分都进行了全面解析，展示了其卓越的技术实力。