特斯拉全自動駕駛（FSD）系統近期一項專利的揭露，讓我們得以深入了解這套尖端技術背後的核心機制。這項專利不僅展示了 FSD 全自動駕駛系統如何透過視覺為基礎的攝影機，模擬並超越人類駕駛的感知能力，還說明了端到端 AI 人工智慧訓練方法如何提升整體效能。透過多層次的資料整合與精密計算，FSD 系統能夠即時追蹤大量物體，並預測其動態，為未來無人駕駛車輛的發展奠定了穩固的技術基礎。
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特斯拉FSD全自動駕駛專利：解析核心技術原理
1.視覺化作為基礎
該專利描述了一個純粹依賴視覺的系統，旨在使車輛能夠觀察、理解並與周遭環境互動。系統配置多個攝影機，其中部分具有重疊的視角，提供車輛360度的全方位視野，模擬並超越人類的視覺能力。特別是，系統能迅速適應不同攝影機的焦距和視角，並將這些資訊整合，形成一個連貫的環境圖像。
2.分類處理
系統分類兩個主要部分：一類是針對易受傷害道路使用者（VRU），如行人、騎自行車者、嬰兒車使用者、滑板者和動物等；另一類分別處理非 VRU 的物體，如汽車、緊急車輛、交通錐和路面障礙物等。這種分類處理方式使 FSD 能夠優先分析和處理特定物體，確保在行駛過程中對 VRU 給予更高的重視。
3.虛擬影像空間
系統將攝影機捕捉的原始影像輸入 VRU 和非 VRU 分類，提取關鍵資訊，用於物體檢測和分類。接著，系統在三維空間中繪製這些物體，並在不同高度設置「虛擬影像空間」。VRU分類的虛擬攝影機設置在人類視角高度，有助於更準確地理解 VRU 的行為模式；而非 VRU 分支的虛擬攝影機則設置在較高的位置，提供更廣泛的道路視野，便於觀察交通狀況。
4.3D地圖建構
系統將來自兩個虛擬攝影機的資訊同步，並結合車輛其他感測器的數據，如速度和加速度，建構出一個精確的3D地圖，完整呈現車輛周圍的環境狀況。這種技術整合讓FSD能夠同時追蹤多個移動物體，例如其他車輛和行人，並賦予每個物體特定的屬性，如距離、移動方向及速度。透過綜合處理這些資訊，車輛能夠對周遭環境形成全面理解，進而做出最優化的駕駛決策。
5.時間標記
為了更好地預測物體的行為，系統引入了時間標記的概念。這意味著系統不僅考慮當前的環境狀況，還會分析物體的過去行為，從而預測其未來動向。例如，系統可以根據行人的過去移動路徑，預測其下一步的行動，從而提前做出反應，確保行車安全。
6. End to End 端到端人工智慧
專利最後還提到，整個系統從前到後可以一體化訓練，也確實是如此。這種訓練方法現在包含了端到端的人工智慧，透過讓每個獨立元件學習如何與系統中的其他元件互動，進一步優化整體系統效能。
總結
總結來說，特斯拉將全自動駕駛（FSD）視為一個「大腦」，而攝影機則是它的「眼睛」。這個系統具有記憶能力，能夠將所見內容分類並進行分析。FSD可以持續追蹤大量物體及其特性，以預測它們的動向，並決定如何繞過這些物體。這類似於人類的操作方式，不過FSD能夠無限制地追蹤更多物體，並更準確地判斷速度、大小等屬性。此外，FSD的運作速度比人類更快，並能夠同時監控四面八方的狀況。
特斯拉的這項專利詳細闡述了FSD系統如何通過視覺化感知、分類處理、虛擬影像空間機和3D地圖構建等技術，實現對周圍環境的全面理解，實現全方位且持續的行車安全管理。
