特斯拉智能驾驶原理是什么_特斯拉智能驾驶原理

1.特斯拉自动驾驶用的什么技术

2.特斯拉的自动驾驶模式，有哪些弊端？

3.车主实测特斯拉完全自动驾驶：遇见修路就傻眼，左摇右摆频繁画龙

4.什么是汽车自动驾驶，如何通俗易懂地理解其功能及原理？

特斯拉自动驾驶用的什么技术

太平洋汽车网特斯拉自动驾驶用的分别是自动泊车、自动辅助变道、自动辅助导航驾驶、智能召唤、识别交通信号灯和停车标志并作出反应、以及在城市街道中自动辅助驾驶等技术。

6项功能，初步组成完全自动驾驶在这个完全自动驾驶选装包中，主要是包含6项功能。分别是自动泊车、自动辅助变道、自动辅助导航驾驶、智能召唤、识别交通信号灯和停车标志并作出反应、以及在城市街道中自动辅助驾驶。其中前四项在更新之前已经实现，而后两项是本次升级的重点所在。不得不说特斯拉的自动驾驶技术的确是目前最先进的，像最简单的自动泊车在主流的自主品牌车型中基本已经实现，自动辅助导航驾驶在一些韩系车型上也能见到，而其余四项功能目前估计只有特斯拉敢让车主应用。

自动辅助变道是实现完全自动驾驶首先要突破的问题，不然自动驾驶就只限于跟车行驶，这一点特斯拉早已做到。智能召唤可以说是远程启动车辆的升华版，不仅能够远程开启车辆，还能自动开到面前，着实方便了不少。识别交通信号灯和停车标志从而作出反应这是自动驾驶的又一次进化，目前市面上达到L2+级自动驾驶的车辆仅能够根据前车的运动轨迹跟随行驶、停止或起步，能识别交通信号算是基本实现了完全自动驾驶。这个功能也是城市街道中实现自动辅助驾驶的先决条件，看样子特斯拉似乎是已经做到了完全自动驾驶的基本功能。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

特斯拉的自动驾驶模式，有哪些弊端？

自动驾驶汽车又被称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，是通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控女装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动操作下，自动安全地操作机动车辆。北京市交通委认为，自动驾驶是提升道路交通智能化水平、推动交通运输行业转型升级的重要途径，也是带动交通、汽车、通信等产业融合发展的有利契机。

汽车自动驾驶技术，有什么好处？大家可以简单理解为释放双手合双脚，防止疲劳驾驶，不熟悉路线等等好处。不过，世界之大无奇不有，自动驾驶除了大家平时想到的缓解疲劳，和方便驾驶之外，还有车主解锁了一个新的姿势。近日，美国一对情侣驾驶特斯拉开启自动驾驶模式，并在车内做一些不可描述的事情。然后，就真的把特斯拉给带火了，连马斯克都忍不住站出来说话了，特斯拉：用途比我们想象的更多！

据悉，美国洛杉矶一名叫Taylor Jackson的女子，与男友驾驶特斯拉途中启用了该车的自动驾驶功能，也不知道是不是觉得大热天无聊，还是觉得无聊，于是就做起了一件不可描述的事情。期间，可能是因为动静太大了，不小心碰到了方向盘，导致自动驾驶给关闭了，但幸运的是，在这个过程中他们没有酿成车祸。时候，该名女子还将视频分享到了网上，很快便迅速发酵开来，这一次可以说是免费给特斯拉打了一波广告了。

不过，言归正传，开车的时候不能够分心，即便是有自动驾驶技术加持，也要时刻观察汽车周边的环境，才能够最大限度的保证安全行车。此次事件告诉大家，这种行为属于危险驾驶，在国内还会被认定为妨碍安全驾驶，会对驾驶员扣3分罚款200元的处罚，大家千万不要去模仿。

而特斯拉创始人——马斯克还为此发文表示："Turns out there’s more ways to use Autopilot than we imagined（事实证明，使用自动驾驶的方式比我们想象的还要多）"。这无疑就是在宣导自动驾驶技术的厉害之处，不得不说自动驾驶技术可以改变大家的生活。但目前电动车窜在的瓶颈问题也不应该忽视。续伤害特斯拉自然之后，5月12日，香港一辆特斯拉Model S就突发起火自燃，导致车头被烧毁。

车主实测特斯拉完全自动驾驶：遇见修路就傻眼，左摇右摆频繁画龙

车东西（公众号：chedongxi）

作者?|?James

编辑?|?晓寒

特斯拉的FSD“完全自动驾驶”系统，离规模量产可能比你想的还要远。

10月份，特斯拉向少数种子用户推送了FSD?Beta功能（后续又推送了多个更新），让特斯拉Model?3可以在城市的各种场景实现L2级自动驾驶，包括车道内跟车、自动变道、自动等红灯、自动调头，甚至是经过环岛等等。

特斯拉FSD?Beta车机显示

这一功能的推送，让特斯拉的车型在高速和城市两个场景都实现了L2级自动驾驶，用户只需要盯着路况监控车辆表现即可，相当于是实现了L4自动驾驶的功能，再次展示了特斯拉在自动驾驶方面的领先实力。

马斯克今年在上海世界人工智能大会上宣布，特斯拉将在今年完成L5级自动驾驶基本功能的研发工作，说的就是FSD。

虽然目前美国用户上传的视频显示FSD?Beta有很多惊人之处，但也有车主发现了一些致命问题——比如在遇到道路维修时，FSD?Beta的表现就非常差，甚至可以说完全无法使用。

美国特斯拉车主Raj日前就专门进行了一次系统的测试，打开FSD?Beta功能驶过了4个道路施工区域，向我们表明了特斯拉FSD?Beta遇到施工这一场景究竟有多不靠谱。

一、驶过八个施工区域?六个都无法正常通过

近日，特斯拉车主Raj在测试FSD?Beta的过程中发现，FSD的最强对手竟然是封闭路段。

他在公共道路上行驶时发现，特斯拉FSD?Beta在大多数路段都能很好地自动驾驶，在十字路口转弯、等红灯、调头都能轻松完成。

在12分钟的视频中，Raj一共测试了8个施工区域，其中有6个都无法正常通过，某些区域还需要人为干预。

在行驶一次后，Raj调头让车辆再次行驶，表现依然不太理想。有时候不敢往前走，有时候又想撞向封闭道路的锥桶区域，甚至还会“画蛇前进”。

车主Raj道路实测特斯拉FSD?Beta

1、遇到施工频繁蛇形前进

在Raj发布的视频中，他一直开启特斯拉FSD?Beta前进，但车辆遇到了多个区域临时道路封闭。在数百米以外的位置，道路修复单位已经摆上了警示牌，提示前方左侧道路变窄。但由于特斯拉无法识别停车标志以外的路标，因此仅能识别在道路变窄标志下方的锥桶。

继续向前行驶，特斯拉能够沿着锥桶划定的路线前进，防止撞上锥桶。但是在通过路口时，由于没有摆放锥桶，此时特斯拉“有点懵”，在左右两条车道之间纠结，并作出了非常危险的“画蛇前进”动作。

特斯拉在左侧道路变窄时“画蛇前进”

不过还好，当时车速比较慢，换道过程比较平缓，最终特斯拉通过第一个路口，进入左侧道路封闭路段。

2、碰见自行车道不知所措

在这一路段，车辆仅能在最右侧非机动车道行驶，这时特斯拉的表现越来越不稳定。

非机动车道道路狭窄且车道线将车道一分为二，特斯拉以这样的道路似乎不太适应，一直打着左转向灯，想向左侧变道。同时，在“踏上”非机动车道的那一刻，特斯拉就开始紧张，方向盘不稳定地左右转动。

在经过两个锥桶之间的空隙时，特斯拉多次向左猛打方向，驾驶员快速反应接管车辆，继续保持右侧非机动车道行驶。

同时，也逐渐跟不上前方大奔的脚步，速度放缓。在即将停车时，车辆发出提示音，请求驾驶员接管。

进入非机动车道后，车辆开始画蛇同时减速

Raj重新开动车辆后，这一路段不再允许打开自动驾驶，仅能驾驶员手动驾驶前进。

3、道路中央施工直接撞了上去

在另一临时封闭路段，工作人员将中间车道封闭，看似车辆可以选择左右两条路行驶，但道路最右侧为非机动车道，因此车辆只能靠左侧车道行驶。同时，临时路牌也提醒驾驶员，车辆需要靠左行驶，避免驶上非机动车道。

不过，FSD?Beta在检测到前方道路将要封闭后，错误地选择向右行驶进入非机动车道。

临近封闭道路时，特斯拉在谨慎地右转的同时，反而将路径规划选择向左。

特斯拉错误选择右侧非机动车道行驶，但仍需要驾驶员接管

在撞上锥桶之前，驾驶员选择手动接管，被迫让车辆驶上非机动车道。

4、无视施工阻拦硬要转弯

之后，Raj又将车辆开上另一路段，在规划路线中，车辆将会遇到右转道路封闭的场景。

特斯拉在临近右转路口时，打开转向灯并向右侧变道。到达路口时，特斯拉微微右转，但因为识别到障碍物，所以放弃右转继续前行。

右转道路封闭时强闯

在前行几米后，特斯拉再次尝试右转，试图强行闯入右侧封闭道路，驾驶员手动接管，最终没有造成事故。

5、仅有两次顺利通过

临时封闭道路场景给特斯拉FSD带来了不小的麻烦，但是在某些情况下，特斯拉也能完美处理临时道路变窄的场景。

在整个测试过程中，特斯拉FSD?Beta仅有两次妥善处理了封闭道路设施。

仅有少数情况能顺利通过修缮路段

Raj分析称，这是因为特斯拉提前向右侧变道，并非真正识别左侧变窄路标。

6、同一场景再尝试?依然无法通行

这几个复杂路段测试完成后，Raj让车辆调头，如果将此前的场景再测试一次，特斯拉的表现会有提升吗？结果是，第二次的表现似乎更糟糕。

同一路段再次行驶表现更加糟糕

在左侧道路封闭时，特斯拉不断试图向左侧变道，驾驶员仍旧需要多次紧急接管，才避免事故发生。

在表现最糟糕的情况下，在20秒的时间内驾驶员一共干预了4次。几次紧急接管后，Raj都将车辆的行驶报告向特斯拉提交，特斯拉工程师将会通过自动驾驶电脑的“影子模式”不断提升车辆的自动驾驶能力。

二、城市道路L2自动驾驶基本实现?环岛都能轻松拿下

特斯拉虽然在临时封闭路段表现不佳，但是FSD?Beta在其他路段的表现可谓非常出色。在多家量产自动驾驶车企推出与特斯拉类似的自动辅助导航驾驶、自动辅助变道功能之后，特斯拉在今年10月面向测试用户更新了FSD?Beta，可以基本实现城市道路的L2级自动驾驶。

目前，特斯拉车主在购买FSD选装套件之后，车辆都能在高速公路和城市快速路上实现自动辅助导航驾驶、自动辅助变道等L2级自动驾驶功能。在停车场，驾驶员可以使用自动泊车让车辆泊车入位，取车时可以智能召唤让车辆自动开到驾驶员面前。在美国，车辆还能识别道路上的信号灯，并根据信号灯颜色判定停车或前进。

不过，特斯拉完全自动驾驶FSD缺失了一个重要场景，那就是无法在城市道路实现自动驾驶。FSD?Beta的发布，补充了这一短板。

根据FSD?Beta的更新说明，车辆可以在非高速公路路段实现自动变道、根据导航路线行驶，既能够在车流和其他物体之间穿梭，也能在路口左转、右转。这也就意味着特斯拉将在不久的将来面向所有FSD选配用户更新城市道路L2级自动驾驶功能。

特斯拉FSD?Beta更新说明

同时，特斯拉也提示，驾驶员需要实时关注道路交通状况，并握住方向盘，随时准备接管车辆，在有盲区的拐角、十字路口以及窄路路段要尤其注意车辆行驶状态。

实际测试显示，特斯拉FSD?Beta的表现确实非常出色。

另一名车主Brandon让特斯拉在黑夜行驶，行驶至一段双向两车道的道路上，车道线并不清晰，车机显示中央车道线显示时隐时现。即使没有车道线，车辆一直保持靠右，并跟随导航行驶。

FSD?Beta转弯测试

到达路口停车标志前300英尺（约合91.4米）时提示前方有停车标志，即将停车。

在路口左转时，对向车道驶来车辆，系统根据对向车辆可能造成的威胁标记成白色、**、紫色、红色。在停车标志前停下等待（美国交通法规规定）后启动车辆，左转通过十字路口。

这是量产L2级自动驾驶的一项重大进步。

在此前，所有量产版L2级自动驾驶系统都只能随公路“调整方向”，并非真正的“转弯”，而特斯拉实现了让车辆在十字路口转弯。

据外媒The?Verge报道，特斯拉在完成自动驾驶的神经网络和控制算法基本架构的重写之后，才得以拓展更多的自动驾驶功能。也就是特斯拉已经完成了从二维图像的识别升级到四维环境的识别，自动驾驶性能得以显著提升。

夜晚环境中，路灯、路边建筑物灯光、前车刹车灯、对向车道头灯都会让车辆自动驾驶变得更加困难。此前车东西在夜晚测试使用特斯拉自动辅助导航驾驶（NOA）时，夜晚的性能确实不如白天。

在Brandon的测试中，即便在光线干扰非常强的情况下，特斯拉也能“看清”前方交通信号灯变化。

夜晚光线复杂也能快速识别信号灯

接下来，Brandon将车开到了有环岛的路段，根据导航路线，车辆需要在环岛第二出口驶出。

视频中可见特斯拉首先在环岛外停车（美国交通法规规定），确认安全后驶入环岛并按照导航路线顺利驶出。

特斯拉自动驾驶通过环岛

这是量产L2级自动驾驶的另一项重大进步。

在此前，所有量产L2级自动驾驶系统都无法在环岛自动驾驶。别说自动驾驶系统，即便是驾驶员手动驾驶，有许多驾驶员也难以“驾驭”环岛这样的特殊路段，不敢驶入、驶出环岛、错过环岛出口等情况时有发生。

从演示视频中可以看到，特斯拉已经有能力解决人类驾驶中的这一痛点。

在FSD?Beta发布的第二天，马斯克就自信地宣布，FSD选配马上涨价。目前美国车主选配FSD的价格是1万美元（约合6.54万元人民币），这也是特斯拉年内第二次宣布FSD选配套件涨价。中国车主选配价格暂时没有变动，今年只经历了一次涨价，目前价格为6.4万人民币（对应8000美元）。

不过，目前选配了FSD的中国车主还不能让车辆识别红绿灯并作出正确反应，功能相比于美国用户更少。随着用户获得的功能增加，未来中国用户选配FSD的价格或许还将增加。

结语：软件定义汽车?同样能定义自动驾驶

在量产自动驾驶领域，特斯拉或许是最胆大的那一个。仅凭视觉传感器、非高精地图、非高精定位，就能实现在大多数场景中自动驾驶。相比其他厂商，激光雷达、高精度地图、高精定位、车路协同等技术堆上车身，受硬件成本限制，量产却成为最大的难题。

软件定义汽车如今已经成为行业共识，想要提升自动驾驶水平，必须要提升软件的水平，真正让自动驾驶车辆在路上跑起来，这样才能对自动驾驶系统不断迭代，让可靠性99.9%之后的9越来越多。

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。

什么是汽车自动驾驶，如何通俗易懂地理解其功能及原理？

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。