特斯拉智駕方案如何實現精準的環境感知？

特斯拉智駕方案憑借先進的算法、多類型傳感器融合等方式實現精準的環境感知。它采用 BEV+Transformer 架構，堅持純視覺計算深度信息，引入虛擬標準攝像頭校準圖像。同時，時空序列特征層提升了環境感知準確性。并且，特斯拉配備多個攝像頭和雷達，多焦段、多角度的攝像頭與雷達相互配合采集數據，再經傳感器融合技術處理分析，從而實現對環境精準感知 。

在算法層面，特斯拉視覺感知系統算法起初采用HydraNets架構，在二維圖像空間感知環境后投射到三維向量空間，這期間面臨像素深度信息預測和信息融合的難題。而BEV+Transformer架構的引入則巧妙化解了這些問題。其中，Transformer神經網絡發揮著核心作用，“前融合”方案讓信息處理更為高效。同時，虛擬標準攝像頭校準圖像，使得圖像信息更加精準可靠，為后續的環境感知提供了堅實的數據基礎。

時空序列特征層也是一大亮點。它包含特征隊列模塊，由時序和空間特征隊列組成，就像是一個精準的時間與空間信息整合器。視頻模塊的核心——空間RNN模塊，通過循環神經網絡將時序信息巧妙整合，其隱狀態包含多個通道，能夠全面捕捉環境中的動態變化，極大地提升了環境感知的準確性。

在硬件配備上，以特斯拉Model S為例，它配備了8個攝像頭、一個前置毫米波雷達、12個超聲波雷達。8個攝像頭分工明確，風擋上的3目攝像頭各有其能，最遠可探測250米；車側的4個攝像頭相互重疊，保證無盲區，為精準感知提供了豐富的視覺信息。雷達系統則在測距方面發揮關鍵作用，與攝像頭數據相互補充。

通過算法與硬件的完美結合，特斯拉智駕方案實現了對動態和靜態環境數據的精準采集與分析，無論是行駛中的車輛行人，還是路邊的標識與障礙物，都能被準確感知，為駕駛者提供全方位、高精度的環境信息。