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特斯拉自动驾驶算法训练

本篇文章给大家分享特斯拉自动驾驶算法训练，以及特斯拉自动驾驶技术原理对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

进入特斯拉之后，主要就是为了攻坚特斯拉自动驾驶的难题，而特斯拉非常坚决地***取纯视觉算法路线，这就为数据处理以及神经网络学习提出了巨大的要求。

每年都有无数鲜活的生命终结于***，这次之所以有如此大的影响，主要因为这是首例自动驾驶***致死事故。自动驾驶本来是为了更安全的用车环境和体验而来，但现在出师未捷就深陷泥潭。

（图片来源网络，侵删）

自动驾驶测试致死案发生后，Uber的自动驾驶被即刻叫停，业务一蹶不振，人才持续流失，最终被迫卖身。而百度、华为们，则显然选择了保守。通过将高等级自动驾驶降维应用，让驾驶员参与对车辆安全兜底的工作，成为事实上的安全员。

而从自动驾驶迈向无人驾驶，仍然将是一个相对漫长的过程，所有技术都有一个量变到质变的时刻。他非常乐观地认为，无人驾驶这件事情一定会实现，无人驾驶这件事情一定不是忽悠。

L2级，也就是部分自动化的自动驾驶：达到这个级别，自动系统能够完成某些驾驶任务，但驾驶员需要精神高度集中，双手双脚随时待命，以便在特殊情况下，及时接管系统，处理突发状况。

（图片来源网络，侵删）

据外媒报道，计算机视觉初创公司Roboflow发布了一份报告，据该公司创始人Brad Dwyer所说，用于训练自动驾驶汽车模型的语料库确实遗漏了关键数据。

1、特斯拉为北美、欧洲、中东等地区用户制造的所有Model3和ModelY不再使用超声波传感器，完全依靠纯视觉来提供FSD（完全自动驾驶）、EAP（增强自动辅助驾驶）、AP（自动辅助驾驶）和主动安全功能。

2、且不说特斯拉多年排名垫底的自动驾驶功力，已经让多少人命丧黄泉，单说特斯拉靠“纯视觉”方案，说能达到全自动驾驶L4~L5级别，这就让人匪夷所思了。

3、它不仅避免了美国对芯片的控制，而且还超过了特斯拉在弯道上的自动驾驶水平。目前，激光雷达应优于纯视觉识别。但是，两者在将来并不相互排斥。未来的发展方向很可能会同时使用，相互融合和相辅相成。

4、像特斯拉、极氪、百度都使用的是纯视觉感知方案，其***斯拉更是视觉派的坚实拥护者。不过即便这几家都是使用纯视觉感知方案，但是在感知架构上还是存在一定区别。

5、但是这种技术依然难以运用到自动驾驶中。所以，大家会看到特斯拉从BEV，进化到了占用网络，虽然占用网络也是BEV技术的延伸，但是它们最大的区别就在于系统的感知从2D变为了3D。

6、有一些企业不仅能够研发自动驾驶汽车技术，还能够研发更加先进的技术，这种技术可能能够带给我们更多的便利。

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