特斯拉无人驾驶原理是什么,特斯拉无人驾驶原理

1.特斯拉可以无人驾驶吗？

2.特斯拉新专利 “影子模式”升级 将收集更多学习数据进行深度学习

3.林志颖驾特斯拉自撞桥墩：无人驾驶技术真的安全吗？

4.特斯拉电动车真的实现了无人驾驶吗？

5.害怕！深夜特斯拉传感器，在无人墓地感应到行人

它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。

扩展资料：

无人驾驶的特点：

1、车一地间应实现实时、安全、高速、大容量的双向通信, 包括列车控制信息传输、故障诊断与报警信息传输、车厢内闭路电视监视信息传输、中心和车站与旅客直接通话传输等。

2、无人驾驶系统应优先采用基于通信的移动闭塞系统, 在保证列车运行安全的前提下, 能够缩短追踪间隔, 实现列车的精确定位和实时跟踪。同时信号系统应提供特有的“ 超低速运行模式” 用于实现系统故障时的运行。

信号车载和轨旁设备故障时应具有可靠的应急运行方式, 列车上应设置人工驾驶盘以作为必要时授权人工驾驶, 以及提供乘客紧急停车按钮或手柄。

3、车辆段应采用与正线相同的信号系统, 包括进出段联络线, 以实现全线的无人自动驾驶。段内应根据作业性质分为无人自动驾驶区域和有人驾驶区域。

列车出入段进路必须预先计划并自动控制。段内自动作业包括激活列车启动自检、启动列车、将列车送至正线、送至洗车库接受预定清洗、送至预先分配的停车线和将列车休眠等。

百度百科-无人驾驶汽车 （智能汽车）

百度百科-无人驾驶系统

特斯拉可以无人驾驶吗？

一种有限条件下的自动驾驶，一方面让驾驶员开车更轻松，但同时又要求驾驶者随时从放松的状态马上切换到注意力集中的状态来处理突发状况，一旦发生事故权责也很难界定。

人们对于自动驾驶最早的误解，其实源于一些媒体的误读。很多媒体把 Autopilot 这一词简单简单拆解为 “Auto” 和 “pilot” 两个词汇，并将中文意思曲解为自动驾驶。

(仍然需要人类做出关键决策的特斯拉驾驶辅助系统)

然而其实 Autopilot 这个词源于飞机、列车、轮船领域的辅助驾驶系统。维基百科也给这个词做了明确的定义：

An autopilot is a system used to control the trajectory of a vehicle without constant ‘hands-on’ control by a human operator being required.

驾驶辅助是一个用来控制载具轨道而无须人工一直干预的系统。

这句话里面的关键词其实是 “constant” 持续的。也就是说，Autopilot 所代表的驾驶辅助系统是不需要人类持续干预的，但是仍然需要人类做出某些干预，比如关键性的决策等，机器只是在一旁辅助。

(不需要人类驾驶员做出决策的 Uber 全自动驾驶车)

而关于我们大众所认知的自动驾驶，或者说全自动驾驶，在维基百科中同样也有相关的定义。我们所认知的无人驾驶车，准确的说应该叫做 “Autonomous car”。

与对于驾驶辅助的定义类似，无人驾驶车概念的关键支持在于无需人类干涉。也就是说机器会自动感知，自动做出决策并且自动驾驶。所以这样来说，自动驾驶究竟是什么的定义问题就变得格外简单了。驾驶辅助和自动驾驶，最主要的区别在于人的参与度，前者需要人参与，而后者完全不需要人参与。

功能、原理及难点

其实单纯从硬件技术层面来看，自动驾驶的原理并不算特别复杂。用最简单的话说，找一台车子来改装一下（电动车比较好改一点且性能可控性更好），加几个传感器，再塞一套开源的自动驾驶计算平台，好，这就搞定了。

传感器是自动驾驶车的眼睛，用于收集汽车周围的信息。归纳来看，目前主流的自动驾驶车其实也就是使用了三种传感器：LiDAR 激光雷达、摄像头、和传统雷达。

三种传感器各有各的优势，早就运用在车辆倒车雷达上的传统雷达成本相对较低，穿透性较强且不受雨雾等环境的影响，但弱点在于覆盖范围较小且难以对周围物体做出精准的判断。

摄像头同样也是自动驾驶车所必备的传感器，与两种雷达不同，摄像头没有任何穿透力且需要光线，用于自动驾驶的数据是通过对摄像头的图样识别得出的。不过摄像头也是最容易受到干扰的一种自动驾驶传感器，且一旦获取的图像有误差，对最终的识别结果就会产生极大的影响。唯一的好处在于成本低，且目前视觉识别的方案相对来说发展得比较成熟，做无人驾驶汽车可用的也比较多。

自动驾驶车上搭载的传感器收集到的数据，都会被传输到车载电脑中进行分析和处理，最终做出决策。对于车载电脑的技术部分我们不必多说，因为自动驾驶汽车单纯从原理上真的不算是什么 “黑科技”，毕竟规划路线，躲避障碍的功能目前很多扫地机器人和无人机都能实现。所以还是把关注的重心聚焦在实现自动驾驶的难点上。自动驾驶汽车需要收集汽车周围数据，对信息进行处理并最终做出决策，这整个过程与真人司机所要完成的过程几乎毫无差异。

特斯拉新专利 “影子模式”升级 将收集更多学习数据进行深度学习

不可以。

虽然特斯拉有自动驾驶辅助系统，但远远不能够实现“无人驾驶”，仍要求驾驶员进行主动监控。

AutoPilot是特斯拉的一项自动辅助驾驶功能，通过环绕车身的8个摄像头以及12个超声波传感器，可实现视野范围达360度的探测，对周围环境的监测距离最远可达250米。其可以让车辆在车道内自动辅助转向、自动辅助加速和自动辅助制动。

扩展资料

自动驾驶分为0级、1级、2级、3级、4级、5级，共六个级别。

日常使用的大多数汽车处在第0级和第1级之间，碰撞告警属于第0级的技术。自动防碰撞、定速巡航属于第1级的辅助驾驶，自动泊车功能介于第1级和第2级之间，特斯拉公司正在销售的Autopilot辅助驾驶技术属于第2级技术。

第3级技术标准中，监控路况的任务由自动驾驶系统来完成，这个差别是巨大的。技术人员也通常将第2级和第3级之间的分界线，视作“辅助驾驶”和“自动驾驶”的区别所在。

即便实现了第3级的自动驾驶，根据这个级别的定义，人类驾驶员也必须随时待命，准备响应系统请求，处理那些系统没有能力应对的特殊情况。使用这个级别的自动驾驶功能时，人类驾驶员是没法在汽车上看手机、上网、玩游戏的。

凤凰网--特斯拉Model 3竟然可以无人驾驶？

林志颖驾特斯拉自撞桥墩：无人驾驶技术真的安全吗？

车东西3月24日消息，据外媒Electrek报道，近日，特斯拉申请了一项关于自动驾驶机器学习的专利。如果特斯拉可以获取庞大的车辆行驶数据和硬件机器学习数据，就能够训练自动驾驶神经网络，实现更深入的机器学习。

实际上，这项专利就是特斯拉“影子模式”的升级版本。此前，特斯拉通过车辆硬件自主进行机器学习，加强自动驾驶能力。而目前，通过收集大量的实际驾驶数据，可以让自动驾驶具有更强大的判断能力，尤其加强对未来发生事件的预判。如果这项工作得以顺利开展，特斯拉的自动驾驶能力将得到更大提升。

一、特斯拉申请新专利?用驾驶大数据进行更加深度的机器学?

日前，特斯拉申请了一项关于自动驾驶机器学习的专利。专利中描述，特斯拉可以使用车辆行驶的大数据训练自动驾驶神经网络，让自动驾驶系统能力得到提升。

▲特斯拉新专利

这一专利已经通过审核并对外公布，特斯拉是这项专利的持有者，特斯拉人工智能和Autopilot自动驾驶软件负责人Andrej?Karpathy是唯一发明者。

实际上，这就是特斯拉“影子模式”的一个升级。

专利描述中首先对驾驶数据收集的困难进行了阐述：“深度学习系统的性能通常受制于训练模型的质量。大多数情况下，深度学习开发者都会花大量精力收集、整理、注释训练数据，这一过程通常十分枯燥乏味。而且，机器学习模型通常需要非常特殊的个例，这些个例也难以收集。”

而特斯拉所采用的数据收集方式和其他公司完全不同。其他自动驾驶研发公司通常会选取一部分自动驾驶车辆收集数据，因此数据量通常较少，也难以具有普遍性。

特斯拉则使用旗下大量车辆的行驶数据用于深度学习，数据量更大，也能覆盖更多的场景。因此，在进行深度学习时也会得到更精准的结果。

▲特斯拉数据收集流程图

可是，如果不进行大量数据收集就无法完成机器学习了吗？Karpathy对此进行解释：“随着机器学习模型变得越来越复杂，机器学习需要使用更多数据才能保证准确性。与较浅的机器学习相比，更深入的学习可以保证软件通用性更高。虽然经过反复的机器学习训练，浅层的机器学习也能提高准确度，但它对未来发生事件的判断仍不够强大。”

也就是说，通过前期的机器学习，特斯拉自动驾驶已经取得了一些成果。目前进行的数据收集，则是为了能够达到更高的自动驾驶目标。

二、特斯拉去年推出影子模式?日“测试量”可达数百万英里

特斯拉在自动驾驶领域已经是老玩家了，不过特斯拉官方的上路测试真的很少，大部分都是靠特斯拉车主贡献自动驾驶方面的数据。此前，特斯拉在2019年4月发布了“影子模式”，希望让大量特斯拉汽车的自动驾驶硬件在车辆行驶时工作，达到机器学习的目的。

“影子模式”的原理是，让特斯拉汽车的自动驾驶软件处于开启状态，传感器探测车辆行驶道路周围的数据，但驾驶操作完全由人来完成，机器不参与驾驶。在人的驾驶过程中，机器就能学习人的驾驶操作，从而达到提升自动驾驶能力的目的。

▲特斯拉2019年发布“影子模式”时的演讲

特斯拉当时就认为，如果只收集特定车辆的自动驾驶信息，测试结果通常都不准确，因为数据量、测试场景的局限性太大。如果大量特斯拉车主希望共享驾驶数据，使用这些数据进行机器学习，数据量和准确度都有更多保障。

特斯拉表示，如果使用电脑模拟器进行自动驾驶测试，每天测试量可以达到100万英里，而特斯拉车主所能共享的数据已经超过这个数字，车主共享的数据有更高的价值。

结语：特立独行者——特斯拉

在自动驾驶测试中，特斯拉算是个特立独行者。没有官方的自动驾驶测试，靠的是大量用户的驾驶数据；坚决不用激光雷达，相信摄像头+毫米波就能解决大多数自动驾驶难题。特斯拉的这种特立独行也让许多自动驾驶公司有些不知所措。

不过，正是特斯拉的特立独行才造就了特斯拉。从推出电动汽车的那一刻起，特斯拉就注定是个特立独行者。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

特斯拉电动车真的实现了无人驾驶吗？

7月22日上午， 一辆特斯拉失控撞桥墩起火，现场燃起熊熊火焰，白色的特斯拉车头陷入火海。据目击者指出，车内有一对父子，父亲昏迷不醒，满脸鲜血，儿子并无大碍只是受到惊吓。警方赶到后辨明受伤者身份为艺人林志颖。

特斯拉！又是特斯拉！特斯拉无人驾驶自从推出可谓是万众瞩目，让不少人对其抱有极大的兴趣。无人驾驶技术固然能解放人，但它的安全性更是让人们担忧，一桩桩安全事故层出不穷，甚至在半夜自动发出瘆人的“救命”的声音。不论它技术如何发达，只有拿事实说话才能让人信服。可是一次次的安全事故让人越发担忧。

林志颖在现场满是鲜血，可想而知受到了多么严重的伤，这很难不归咎于特斯拉的无人驾驶。

先说说无人驾驶技术的原理。无人驾驶技术是基于雷达和摄像头对路面和 汽车 周围的车辆、行人进行侦测，同时利用导航等辅助技术，由人工智能对其进行运算，并作出相应的举措，从而达到无人驾驶的目的。

但是我们必须要知道的是，不论是人工智能还是人脑，在对进行驾驶 汽车 这种充满风险的事情进行判断的时候，都会受到外界各种环境因素的影响，人具有主观能动性，对事情的预估和判断的随机应变的能力更强，但是也会因为情绪、疲劳状态等因素而发生改变。人工智能虽然死板，却好在稳定，虽然也会因为细节而产生很大的变化。所以在安全性问题上不容小觑。只有做到技术足够稳定且优秀，才能得到更大的市场，让人信服，而不是用一次次的事故来让大家怀疑。

所以无人驾驶技术本质上其实还是为了解放人类，为了提高安全性。但是它现在距离完全满足人们的需求还差得远。与其将性命托付给不靠谱的人工智能，还不如自己麻烦一点亲自开车。

总而言之，连明星林志颖都因为无人驾驶技术发生车祸，这件事的影响必然不会小，届时又有许多人对它产生怀疑。不过我相信，即使现在它确实存在许许多多的问题与隐患，但是它一定会不断成长，打破人们的质疑，成为一款安全可信的技术！

害怕！深夜特斯拉传感器，在无人墓地感应到行人

特斯拉不可以无人驾驶。以下是特斯拉的具体介绍：

1、产销设备：

特斯拉是一家美国电动汽车及能源公司，产销电动汽车、太阳能板、及储能设备。

2、动力系统组成：

特斯拉不同于传统的汽油动力车，其动力系统主要由四个部分组成储能系统、功率电子模块、电动机、顺序手动变速箱。储能系统ESS由6831块锂离子电池组成，输出直流电DC，是电动车的动力之源。储能系统输出的直流电经过功率电子模块PEM逆变成交流电AC，为交流电动机供电。根据 SAE 对自动驾驶级别的划分，L5级别的自动驾驶意味着，车辆可以在任何情况下进行驾驶，车内乘客无需参与任何驾驶行为。当前无论是从技术还是从公认的分级标准来看，要达到L5级别的自动驾驶还有很长的路，特斯拉目前的自动驾驶只能算是L2.5。

与马斯克大肆宣传自动驾驶功能相悖的是，特斯拉频频发生的自动驾驶交通事故，也引发了对自动驾驶安全性以及视觉派与激光雷达派的争论。许多车企为了保障安全，选择了在传感器上做“加法”，车辆不仅搭载多种雷达，还有视觉派的摄像头。但作为视觉派坚定的支持者，马斯克却选择了做“减法”，甚至去掉了毫米波雷达。

汽车 作为我们最常用的交通工具，无论是在生活还是在工作中，都发挥着无比重要的作用。同时为了更好地满足人们的需求， 汽车 也在不断的改进。近几年来最火的应该就是燃料的改变以及无人驾驶技术的问世了！尤其是在无人驾驶技术方面，作为高 科技 应用技术的代表之一，更是备受瞩目。而在众多进行研发的 科技 公司中，特斯拉可谓是独树一帜，获得了巨大的成就。

马斯克在刚进军无人驾驶 汽车 领域的时候，就放弃了激光雷达的应用，而是采用了摄像头和雷达辅助的计算机视觉之上，通过该技术的判断来完成对道路的检测状况，进而对 汽车 的驾驶状态做出相应的更改。 其中特斯拉车辆周围被安装了八个环绕摄像头、十二个超声传感器以及一个前置雷达，三者共同完成对周边路况的监测系统，也是当下特斯拉无人驾驶技术与其他公司相比的一大优势所在。在这三大装备的共同作用下，特斯拉 汽车 在无人驾驶状态下，能够对路况做出精准的判断，路上的路灯和红绿灯也会被尽收“眼中”，并判别是否出现相撞的可能，进而对速度做出及时调整，来确保 汽车 内部人员和道路上其他人员的安全。毕竟无论什么技术，安全必须放在第一位，更何况是这种交通层面的技术了。

由此来看，特斯拉的无人驾驶技术应该已经取得了巨大的成就。但即使如此，该套检测系统仍然备受争议，并且在测试和实际应用过程中也出现了不少错误的存在。

网络上曾有视频爆料了Model 3的一段测试视频。视频中，Model 3遇到了一个旋转的假人，但是并没有侦测到其存在，而是直接撞了过去，假人瞬间肢解，而model 3仍在继续高速行驶之中。而且这并不是特例，同样在Model 3的一段测试视频中，这次检测系统检测到了正在过人行道的假人，然而却并没有控制 汽车 发生相应的减速，导致直接撞了上去，假人再次肢解。

当然了，除了这些失败的案例，更多的则是成功。道路千千万万，安全是我们最在意的因素，它必须要保证万无一失才行。对此，特斯拉官方也在进一步改进之中。 而有网友爆料称，特斯拉即将推出一款名为“Phoenix”的4D雷达，使监测系统更为灵敏。

4D雷达与当下马斯克所采用的无人驾驶监测技术相比，它所监测反应出的画面不再是一个简单的，而是加入了时间轴这一维度，使连接起来进化为视频，更符合日常生活，对周围情况做出更为精准的检测。并且当下，特斯拉也已经开始了与一家拥有新4D传感器技术的初创公司Arbe Robotics开始了工作商谈事宜。

据相关消息透露，Arbe将利用自己专有的基带处理芯片对目前的雷达技术做出进一步升级。 其主要是将雷达的处理单元（RPU）和嵌入式雷达信号处理算法集中到一起进行应用，从而大幅度提高对原始数据的处理量，同时实现更低的硅功耗。 最多可实时管理48个Rx通道和48个Tx通道，进而每秒产生30帧完整的4D图像，其处理量达到Tb/sec。这正是无人驾驶技术所需要的关键所在。

特斯拉当前的检测系统有时确实会撞到“行人”，并不是特别灵敏，但有时候人们又发现，特斯拉过于灵敏，人们还没有看到车子或人，特斯拉却已经检测到了。只不过这些车子和人是目前人类永远无法看到的，更像是幽灵之类的东西。

害怕！深夜特斯拉传感器，在无人墓地感应到行人。前几日，在国外的短视频上曾出现了一段关于特斯拉深夜在墓地行驶的视频，顿时引起无数人的争议 。视频中显示，外面明明空旷没有一人，只有墓地的存在，但特斯拉的检测系统却发现周围正有他人的存在，而且在移动之中，顿时令人毛骨悚然。难道这世上真的存在鬼魂，普通人类又确实感知不到吗？

无独有偶，2月15日，我国厦门也曾曝出了一段类似的视频。 据车主介绍，自己当时进入的明明是一个无人的隧道，但进入不久后特斯拉检测系统便显示周围有一辆公交车驶过，而且陪伴了自己十几分钟，直到隧道的后半程又重新消失不见。 实际行驶过程中，车主也从未见过这辆公共 汽车 。

阿飘？特斯拉无人驾驶传感器，深夜在空无一人墓地感应到人。 要知道，不论是墓地还是隧道中，都是灵异事件频发的地方，而特斯拉的检测器又都在这两个方面检测到了人眼看不到的恐怖东西，那是不是说明这世上真的有许多我们未知的存在，而且就陪伴在我们身边。

对此，有专家解释说确实有这样的可能。 特斯拉检测系统应用的是电磁波频率，肉眼是无法察觉到的。而生活中确实有不少物体是以电磁波形式存在于世的。 当然了，究竟事实是怎样的，目前还尚未得知。

不论最终的结果怎样，我们都可以发现，目前的无人驾驶技术还不是特别成熟，仍然需要不断的完善才能真正地上路，否则很有可能提高交通事故的发生频率。