特斯拉一直強調其純視覺自動駕駛方案的強大，人類感知、認知世界時，有70%-80%的數據，都是通過視覺進行處理的。這至少意味著，在“智能”的產生過程中，視覺占據了極其重要的地位。而特斯拉選擇依靠純視覺技術的持續(xù)升級不斷向自動駕駛發(fā)起挑戰(zhàn)，某種程度上是在復現智能的進化過程。

那么，什么是 FSD？

下面視頻為您深度解讀特斯拉自動駕駛系統（FSD）技術思路與核心原理：

值得關注的是，特斯拉在強大的 FSD 系統中，應用了大量 AI 算法，例如：

路徑及運動規(guī)劃算法：算法植入到終端，終端通過算法感知環(huán)境，規(guī)劃路徑，確保安全，平順前進；

環(huán)境感知算法：Occupancy 算法用于可活動空間探測；Lane & Objects 算法用于交通中車道線、物體識別以及運動信息探測；

訓練數據設施：超算中心用來支持數據處理，算法訓練；

自動標注算法：標注數據，訓練環(huán)境感知算法識別這類場景或者物體；

環(huán)境虛擬仿真：合成制造虛擬場景；

數據引擎：測試軟件獲取真實場景環(huán)境數據，閉環(huán)數據引擎，更正標簽等。

1.?路徑以及運動規(guī)劃算法：應對無保護左轉

特斯拉采用的規(guī)劃模型名為交互搜索（Interaction Search），主要分為五個步驟：

樹搜索過程有兩個核心模塊，即決策樹生成和決策樹剪枝。

預先構建人類駕駛行為和虛擬駕駛行為庫供算法查詢的技術思路節(jié)省了計算時間，決策樹提供了利用各項指標去框定選擇最優(yōu)路徑的能力。

2. 環(huán)境感知算法：實現交通參與者行為預測

面對復雜駕駛場景：六個方向的交叉路口，每個路口均有較多行駛車輛、靜止車輛、行人等交通參與者。即使車上配 8 個攝像頭，如遇到其他車遮擋，其預測難度也大大增加。對此，特斯拉公布了一種詳細架構 Occupancy Network 用以進行交通參與者（車輛、行人等）行為預測。

（1）Occupancy Network?算法

特斯拉環(huán)境感知主要依賴視覺，其提出 Occupancy Networks 算法用來探索可運動 3D 空間，該算法在算力和內存之間取得很好的效率，大概 10ms 可建模完成，此算法已經運行在所有 FSD 的特斯拉上，Occupancy Network 算法工作流如下：

Queryable Outputs：去卷積之后的反向物體有些可能不能完全代表真實的物體的大小，所以特斯拉算法采用查詢法去數據庫中查詢真實世界的結果，進行位置和大小的矯正再進行空間放置。

（2）車道識別算法

傳統車道識別算法采用 2D 分割算法，如 RegNet，在高速以及清晰高度結構化的場景應用較好，但在面對復雜的城市應用場景，如繁忙交通中交匯口前車遮擋等無法采集到足夠數據時，特斯拉如何在不依賴高精地圖僅僅依靠純時間算法情況下進行對車道信息的精準識別呢？特斯拉給出的答案是：采用神經元算法預測，生成全套車道實例及其相互連接。

特斯拉最新的 FSD 車道算法由以下三個組件組成：

車道識別算法創(chuàng)新性地借鑒語言算法來解決視覺算法問題。

3. 語義分割+自動標注+場景仿真：完成周邊車輛預測

面對復雜駕駛場景：如高速公路上行駛，車前攝像頭出現雪花盲區(qū)或起霧導致其視線無法看清前車時，對車輛自主決策、自動安全駕駛等提出巨大挑戰(zhàn)。

（1）語義分割

（2）自動標注

A. 車道線自動標注步驟

B. 場景仿真

即使特斯拉有大量數據和高效的自動化標注工具，也并不意味著它們的數據夠用?，F實場景的復雜程度超乎想象，比如場景非常罕見以至于幾乎收集不到（例：高速上人車狗同時飛奔），或者是場景復雜程度超過自動化工具能力（例：一條街上塞了重重疊疊的幾十上百號人）。特斯拉依靠過去收集到的數據，仿真出全新的、自帶標注的場景以供訓練。

視覺仿真的先決條件是要準備自動標注的真實世界道路信息 和豐富的圖形素材庫，然后依次執(zhí)行以下步驟：

特斯拉提出，FSD 核心技術難點之一在于汽車如何去理解復雜的動態(tài)駕駛場景，保證自動駕駛的安全性。在座艙內對 BIVMS（Bulit-in Vehicle Intelligent Monitor System）開發(fā)過程中，其核心技術難點之一同樣在于 BVIMS 如何去理解復雜、多樣化的駕駛員動態(tài)駕駛場景，以保證其識別的準確性和提醒的合理性，需在面向復雜場景時將技術做深做精，減少誤識別、漏識別等情況，打造高性能產品以快速搶占座艙智能化市場。隨著座艙內功能的愈發(fā)豐富，為了提升用戶越來越高的交互體驗需求，參考特斯拉 FSD 采用多攝像頭純視覺方案，智能座艙內可同樣采用多攝像頭方案（DMS，即 Driver-Monitor-System；OMS，即 Occupancy Monitoring System；TOF，即 Time-of-flight），基于多傳感器融合方案大大提高座艙算法識別精度，在數據豐富性和精準性上不斷提升，開發(fā)多模態(tài)、3D TOF 應用、AR-HUD（Augmented Reality Head-Up Display）、健康檢測等極具創(chuàng)新性的車載產品，此方案也是智能座艙視覺領域后期開發(fā)的演進思路和發(fā)展趨勢。

審核編輯：黃飛