特斯拉FSD自动驾驶架构解析：全链路技术与路径规划策略

特斯拉的FSD（Full Self-Driving）自动驾驶方案是一种先进的全链路软硬件架构，旨在提供高度自动化和智能化的驾驶体验。FSD的核心包括感知、规划和执行三个主要部分： 1. **感知模块**：利用视频流和其他传感器数据，如神经网络通过分析环境信息，输出精确的车辆运动状态，包括位置、速度、加速度和路面状况，这一步骤至关重要，因为它为后续决策提供了基础。 2. **规划模块**：FSD的核心规划是基于VectorSpace的方法，它能快速处理多物体关联路径规划问题。从车道、占用率、动态障碍物等视觉测量出发，生成潜在目标状态，并考虑到复杂的互动情况，以制定决策路径。 3. **决策与处理不确定性**：对于未知和不确定的驾驶场景，特斯拉采用了OccupancyNetworks，通过构建可视区域的模型来应对不可见的障碍物。通过模拟虚拟参与者的行为，确保系统的安全性和人类驾驶习惯的相似性。 4. **AI编译与推理**：高效的AI编译器与推理引擎优化了神经网络的执行，允许将任务并行化，甚至在单一自动驾驶计算机内的两个独立芯片间分配，提高了计算效率。 5. **HydraNets网络结构**：作为视觉感知网络的基础，HydraNets（九头蛇网络）设计独特，其复杂结构使得网络能处理各种复杂环境中的细节，增强整体感知能力。 6. **训练与数据循环**：特斯拉利用4D自动标注技术、模拟仿真以及云端计算资源，持续收集和处理大量数据，形成一个数据闭环，以不断优化和更新FSD的性能。 7. **基础设施**：FSD架构还包括高性能的CPU、GPU、神经网络加速器和AI编译器等硬件设施，这些组件共同支持FSD软件的高效运行。 8. **决策优化**：结合成本函数、人工干预数据和仿真模拟，FSD能够综合考虑多种因素，生成最优化的控制指令，如转向和加速，实现自动驾驶功能。 特斯拉FSD自动驾驶方案是一个深度集成、不断学习和适应的系统，它通过强大的感知、规划和执行能力，以及持续的数据驱动优化，致力于提供无缝且安全的驾驶体验。