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特斯拉的 FSDFull Self-Driving系统作为自动驾驶领域的前沿成果其软件层面的算法设计至关重要。本文将从软件的角度深入探讨特斯拉 FSD 所采用的算法包括感知、规划、控制等多个方面以期为读者呈现一个全面、详细的 FSD 算法全景图。 二、特斯拉 FSD 系统概述
特斯拉 FSD 系统旨在实现车辆的完全自动驾驶涵盖从感知周围环境到做出驾驶决策的全过程。该系统依托于特斯拉自研的硬件平台和软件算法通过不断迭代优化逐步提升自动驾驶的能力和安全性。
三、感知算法
一HydraNets 架构 输入与特征提取 系统接收来自摄像头的原始视觉数据每个摄像头采集分辨率为 1280×960、36hz、12 bit 的视频图像。 通过 RegNetsResidual Neural Networks残差神经网络组成的特征网络结构提取图像特征能够捕捉图像的细节以及整体上下文信息。 特征融合与任务解耦 采用 BiFPNsBi-directional Feature Pyramid Networks双向特征金字塔网络通过引入双向信息流实现多个尺度之间信息交流共享增强了对多尺度目标的检测性能。 HydraNets 架构能够实现特征共享、任务解耦与特征缓存减少了重复计算工作允许每个子任务在主干网络上独立工作和微调而不会影响其他子任务。
二BEVTransformer 架构 鸟瞰图空间转换 引入一层 BEVBird Eye’s View鸟瞰图空间转换层用以构建网络的空间理解能力。 通过“前融合”方案将车身多个摄像头获得的视频数据直接进行融合并采用同一套神经网络进行训练实现特征从二维图像空间到三维向量空间的变换。 Transformer 神经网络 利用 Transformer 神经网络的自注意力机制Self-Attention和多头注意力Multi-Head Attention模块将每个相机对应的图像特征转换为 Key键和 Value值然后训练模型以查表的方式自行检索需要的特征用于预测实现对车辆周围环境的准确感知。
三Occupancy Network 体积占用预测 能够直接在向量空间产生体积占用对车辆周围 3D 位置被占用的概率进行预测并可以通过视频信息对被遮挡物体情况进行即时预测。 对于每个位置Occupancy Network 能够产生一组语义如路缘、汽车、行人和路上的碎片。 Spatial Attention 机制 引入带有 3D 空间位置信息的 Spatial Query基于 Spatial Attention 注意力机制实现对多个相机的 3D 空间位置信息和 2D 图像的信息融合模型从中学习对应的特征关系最终输出高维的空间特征。
四Lanes Network 车道拓扑信息预测 运用神经网络来预测车道与车道之间的连接性输出密集张量信息并最终转化为车道及其连接性的信息。 采用离散化处理样条系数回归的方法进行车道线预测通过回归样条系数来获取两点间的精确几何形状。 车道检测与增强 采用涵盖有关交叉口内车道拓扑、各条道路上的车道数等信息的低精度地图对车道检测神经网络生成的丰富视觉表示进行增强。
四、规划算法
一交互搜索框架 候选轨迹生成 自动驾驶系统首先收集车道、障碍物和周围移动物体的视觉测量数据这些数据被表示为稀疏抽象Sparse Abstraction和潜在特征Latent Features。 利用这些信息生成一组候选目标使用经典优化方法与神经网络规划器来创建初始轨迹。 轨迹优化与评估 采用递增式的方法在关键约束的基础上不断加入新的约束条件利用较少约束下的最优解作为初值逐步求解更复杂的优化问题。 构建轻量级可查询网络该网络由人类驾驶数据与宽松时间限制下的计算数据进行训练能够在 100 微秒内对规划轨迹进行评分显著提升规划效率。
二多代理联合轨迹规划 问题建模 自动驾驶系统需要解决多代理联合轨迹规划的问题考虑自己和所有其他车辆、行人的运动轨迹对所有可能的行驶方案进行评估快速选出最优行驶方案。 评分与决策树剪枝 主要从四个方面对规划轨迹进行评分进行决策树剪枝碰撞检查、舒适性分析、干预可能性、与人类驾驶接近度。 通过综合评估特斯拉规划系统能够高效地筛选出最优路径优化自动驾驶的决策过程。
五、控制算法 车辆动力学模型 特斯拉 FSD 系统中的控制算法基于车辆动力学模型考虑车辆的物理特性如质量、轮胎摩擦力、转向系统等以实现精确的车辆控制。 反馈控制与前馈控制 采用反馈控制机制根据车辆的实际状态与规划的轨迹之间的偏差实时调整车辆的
