特斯拉智駕方案憑借先進(jìn)的算法、多類型傳感器融合等方式實現(xiàn)精準(zhǔn)的環(huán)境感知。它采用 BEV+Transformer 架構(gòu)，堅持純視覺計算深度信息，引入虛擬標(biāo)準(zhǔn)攝像頭校準(zhǔn)圖像。同時，時空序列特征層提升了環(huán)境感知準(zhǔn)確性。并且，特斯拉配備多個攝像頭和雷達(dá)，多焦段、多角度的攝像頭與雷達(dá)相互配合采集數(shù)據(jù)，再經(jīng)傳感器融合技術(shù)處理分析，從而實現(xiàn)對環(huán)境精準(zhǔn)感知 。

在算法層面，特斯拉視覺感知系統(tǒng)算法起初采用HydraNets架構(gòu)，在二維圖像空間感知環(huán)境后投射到三維向量空間，這期間面臨像素深度信息預(yù)測和信息融合的難題。而BEV+Transformer架構(gòu)的引入則巧妙化解了這些問題。其中，Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮著核心作用，“前融合”方案讓信息處理更為高效。同時，虛擬標(biāo)準(zhǔn)攝像頭校準(zhǔn)圖像，使得圖像信息更加精準(zhǔn)可靠，為后續(xù)的環(huán)境感知提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

時空序列特征層也是一大亮點。它包含特征隊列模塊，由時序和空間特征隊列組成，就像是一個精準(zhǔn)的時間與空間信息整合器。視頻模塊的核心——空間RNN模塊，通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將時序信息巧妙整合，其隱狀態(tài)包含多個通道，能夠全面捕捉環(huán)境中的動態(tài)變化，極大地提升了環(huán)境感知的準(zhǔn)確性。

在硬件配備上，以特斯拉Model S為例，它配備了8個攝像頭、一個前置毫米波雷達(dá)、12個超聲波雷達(dá)。8個攝像頭分工明確，風(fēng)擋上的3目攝像頭各有其能，最遠(yuǎn)可探測250米；車側(cè)的4個攝像頭相互重疊，保證無盲區(qū)，為精準(zhǔn)感知提供了豐富的視覺信息。雷達(dá)系統(tǒng)則在測距方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，與攝像頭數(shù)據(jù)相互補充。

通過算法與硬件的完美結(jié)合，特斯拉智駕方案實現(xiàn)了對動態(tài)和靜態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集與分析，無論是行駛中的車輛行人，還是路邊的標(biāo)識與障礙物，都能被準(zhǔn)確感知，為駕駛者提供全方位、高精度的環(huán)境信息。