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特斯拉全自动驾驶（FSD）工作原理2️⃣
我们在《特斯拉全自动驾驶（FSD）工作原理1️⃣》中基于特斯拉的专利深入探讨过FSD数据处理与分析的工作原理，而特斯拉后续又提交了关于FSD训练的新专利。
这项特定专利的标题是《预测用于自动驾驶的三维特征》——其核心是关于使用特斯拉视觉来建立“地面实况”，这使得FSD的其余部分能够做出决策并在环境中导航。
这项专利基本上解释了FSD如何生成周围环境的模型，然后分析该信息以创建预测。
时间序列
创建随时间变化的数据序列——即时间序列——是FSD理解环境的基础。特斯拉视觉与车辆内部传感器相结合，随时间推移建立数据点。这些数据点汇集在一起形成了时间序列。
通过分析该时间序列，系统建立起一个“地面实况”——即对道路、其特征以及车辆周围环境的高度精确的表示。
例如，随着车辆移动，FSD可能会从多个角度和距离观察一条车道线，从而能够确定该车道线在现实世界中的精确三维形状。该系统帮助FSD在前进过程中保持一致的真实认知，并使其能够确定周围空间中物体的位置，即使这些物体最初被隐藏或模糊不清。
有趣的是，特斯拉的专利实际上提到了除特斯拉视觉之外的其他传感器的使用。它还提到了雷达、激光雷达和超声波传感器。虽然特斯拉不再使用雷达（尽管当前Model S和Model X配备了高清雷达）或超声波传感器，但它确实使用激光雷达进行训练。 然而，这种激光雷达的使用是为了为FSD建立准确的传感器数据——用于训练目的。实际上，没有特斯拉车辆出厂时配备任何激光雷达传感器。
关联地面实况
一旦地面实况被建立，它会被链接到时间序列中的特定时间点——通常是单张图像或一组图像的合成。这种关联至关重要——它使得系统能够从单张照片预测环境的完整三维结构。此外，它们也作为学习工具，帮助FSD理解周围环境。
想象一下，FSD已经利用时间序列的数据确定了一条车道线的确切曲率。接着，它将这一知识与序列中能看到该车道线的特定图像联系起来。然后，它应用所学到的知识——确切的曲率、图像序列和数据——来预测该车道线向前延伸的三维形状，即使它可能无法完全确定车道线未来的具体样貌。
这部分虽未包含在专利中，但当你将这种预测性知识与精确有效的地图数据结合起来时，就意味着FSD可以更好地理解道路布局并提前规划其操作。我们确实知道FSD会考虑地图信息。然而，来自地面实况的实时道路信息被视为优先项——地图毕竟只是背景参考。 这就是为什么当道路地图被错误绘制时（例如在原本是十字路口的地方新建了环岛），FSD仍然能够通过该交叉路口。
三维特征
将系统捕捉到的特征以三维形式表示也至关重要。这意味着，继续我们之前的例子，车道线必须能够上下、左右移动，并随时间变化。这种三维理解对于精确导航和路径规划至关重要，尤其是在有弯道、山坡或任何变化地形的道路上。
自动化训练数据生成
整个三维系统的一个主要优势是它能自动生成训练数据。随着车辆行驶，它会收集传感器数据并创建与地面实况相关联的时间序列。
特斯拉在从你的车辆上传数据并用其超级计算机进行分析时，正是这样做的。机器学习模型利用它获得的所有信息来改进其预测能力。随着特斯拉逐渐摆脱手动标注数据的需要，转而使用人工智能自动标注数据，这个过程正变得更加自动化。
语义标注
该专利还讨论了语义标注的使用——这个话题在我们关于AI标注专利的文章中已有涉及。简而言之，特斯拉会根据通过时间序列生成的三维环境，将车道线标注为“左车道”或“右车道”。
此外，车辆和其他物体也可以被标注，例如“并线”或“切入”。所有这些自动应用的标签都有助于FSD优先处理如何分析信息以及预期周围环境会发生什么。
特斯拉如何及何时上传数据
特斯拉的数据上传并非捕捉到的所有内容。它是基于触发器来选择性传输传感器信息的。这些触发器可能包括不正确的预测、用户干预或路径规划失败。
特斯拉还可以根据车辆类型和位置请求特定车辆的所有数据——因此才有了从加拿大首批Cybertruck之一请求1.28 TB数据的情况。
这使得特斯拉能够从特定的驾驶场景中收集数据——这有助于其构建适应更多情况的、更好的模型，同时保持数据收集的针对性，从而提高训练效率。
工作原理总结
总而言之，该模型应用预测来更好地在环境中导航。它使用随时间收集并封装在车辆周围三维环境中的数据。利用该三维环境，特斯拉的FSD对其前方环境的样子进行预测。 这个过程为FSD实际做出决策提供了所需的大部分背景信息。但FSD这个“洋葱”还有相当多的层次。
其他层次
决策过程的其余部分在于理解道路上的移动和静态物体，以及识别和减少对弱势道路使用者VRU的风险。
特斯拉的三维映射还能识别和预测其他移动物体的路径，这使其能够进行路径规划。虽然这本身不是本专利的一部分，但它仍然是整个系统的基本要素。
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