Tesla Roadster 的智能駕駛系統(tǒng)具有諸多特點。

首先，它采用純視覺感知方案，干擾信號更少，收集到的數據更“干凈”，有利于神經網絡學習，僅依靠八個分布在車體四周的攝像頭就能實現全方位探測車身周圍環(huán)境。

其次，在數據處理上，通過復雜的感知神經網絡架構，構建真實世界的三維向量空間，能準確識別汽車、行人、交通標識、建筑物等，并獲取其坐標位置、方向角、距離、速度、加速度等屬性參數。

再者，引入了 BEV 空間轉換層，通過 Transformer 神經網絡實現三維變換，以獲取更精準的物體深度信息。

同時，具備短時記憶能力，能通過時空序列特征層和引入 IMU 傳感器獲取的自車運動信息，實現對惡劣天氣、突發(fā)事件、遮擋場景等的良好感知。

在規(guī)劃與控制方面，特斯拉將傳統(tǒng)規(guī)劃控制方法與神經網絡算法相結合，構建混合規(guī)劃系統(tǒng)。先采用粗搜索找到初步路徑，再根據安全性等指標優(yōu)化，還引入強化學習方法應對復雜場景，提高決策實時性。此外，考慮與其他車輛的博弈問題，做了交通參與者聯(lián)合軌跡規(guī)劃。

在數據標注與仿真上，特斯拉擁有上千人的標注團隊和獨立開發(fā)的標注基礎設施，實現了人工與機器相結合的高效標注模式，還構建了真實世界的虛擬仿真空間，用以加速 FSD 能力的訓練，通過仿真可建立極端場景、進行快速標注、為規(guī)控算法提供安全訓練環(huán)境、進行閉環(huán)場景算法的長期訓練以及重現失敗場景優(yōu)化算法。

最后，在算力方面，特斯拉自研了全球最強超級計算機 Dojo，其由 D1 芯片組成，具有極高的算力和可擴展性，為大規(guī)模數據訓練、自動駕駛算法等提供強大支持。

總之，Tesla Roadster 的智能駕駛系統(tǒng)在感知、規(guī)劃、數據處理、算力等方面展現出了領先的技術和創(chuàng)新的特點，為駕駛者帶來更安全、便捷和舒適的駕駛體驗。