特斯拉视觉感知网络的基础结构是由主干(Backbone)、颈部(Neck)与多个分支头部(Head)共同组成,特斯拉取名为“HydraNet”,取意自古希腊神话中的九头蛇。 主干层将原始视频数据通过残差神经网络(RegNet)及BiFPN多尺度特征融合结构完成端到端训练,提取出颈部层的多尺度视觉特征空间(feature map),最后在头部层根据不同任务类型...
Step 5 时间对齐（Temporal Alignment）：上述高维空间暂时特征经过一组反卷积，产生最终的占用率和占用率流输出。它们生成的 是固定尺寸块的网格，为了提高精度，模型还生成了per volex feature MAP输入到MLP中，借助3D空间点查询（query）来获取任意点 的位置和语义信息 基于3D Occupancy迭代车道线及障碍物感知模型 早...
感知模块和规划模块,不能分开训练,每个模块不能单独优化的,需要考虑整个系统的目标。 两个模块之间用feature map数据(不是人类可理解的含义)传递信息,训练时用一个lost函数做收敛,反向传播的梯度可以从规划模块延伸到感知模块。 机器通过学习1000万+人类驾驶视频片段,模型在面对未知情况时可以更好地进行泛化——它只需...
Simon指出，V11.3版本的主要改进体现在高速和城区技术栈的整合，以及无图感知能力的提升，这些都是体验显著改善的关键因素。在全局规划中，FSD会参考Google Map提供的地图信息，但在局部规划时，由于Google Map的数据鲜度和精细程度有限，系统会结合地图先验知识和强大的感知能力，对路径进行更为精细的规划，从而大幅提...
3) 道路控制状态:分为Aware、Stopping、Continuing,来源可以从MAP和视觉来源,这里具体细分为交通灯,还有之前的距离xx m 4) 马上要执行的动作:包括直行、左转和右转,这里有距离测算xx m,其中自动泊车是独立的 5) 在左侧这边,有包含控制模式、控制器诊断和停止距离,根据运行的两段视频,这里大致把车辆要做的一些状态...
- M国《地理空间数据法案》限制外国企业获取 L2+级地图资质,华为被迫使用开源OpenStreetMap数据,导致: - 车道级定位误差从中国的±10cm扩大至±1.2m; - 交通标志更新延迟从分钟级退化为周级(如临时施工区漏标率61%)。 4. 传感器配置的“错位竞争” - 针对中国 非机动车混流场景 优化的激光雷达-摄像头融...
其次是数据闭环的本土化困境，中国经验显示，特斯拉因数据跨境限制，只能通过公开道路视频模拟训练。印度或面临类似难题：管理机构可能要求数据本地存储，而特斯拉需在隐私合规与算法优化间进行平衡。此外，印度数字地图精度不足，农村道路缺失率超30%，因此特斯拉需要联合本地企业（如MapmyIndia）构建高精地图生态。最后是...
这里第一个与之前版本车道线感知不同的点就是MapComponent的引入。Tesla提到他们使用了低精度地图中关于车道线几何/拓扑关系的信息,车道线数量,宽度,以及特殊车道属性等信息,并将这些信息整合起来进行编码,与视觉感知到的特征信息一起生成车道线DenseWorldTensor给到后续VectorLane模块。
腾讯智慧出行副总裁钟学丹认为,今天行业虽然在讲无图,但智驾对地图数据依然有强需求和依赖,「特斯拉在这个阶段有一定的挑战。高质量的地图数据,特别针对SD Map标准地图延展出来的一部分轻图能力,对于(特斯拉遇到的)这类复杂场景路况,会有非常大的帮助。」
虽然FSD做全局规划时,参考了Google Map输入的地图信息,但在局部规划时,因为Google Map的鲜度和精细程度不够,系统会利用地图先验知识和感知能力对路径进行更精细的规划,从而实现局部体验的提升。 在引入Occupancy占用格栅网络后,FSD系统对异形物体和空间的感知能力,大幅度提升。