▌时间线 Tesla自动驾驶芯片负责人Pete Bannon首先介绍了芯片研发的过程： Feb. 2016：第一个团队成员入职； Aug. 2017：第一版流片（经过18个月）； Dec. 2017 而且Musk也很认真强调了这套系统的优势在于它的软硬件都是专门为Tesla的自动驾驶定制的。 ▌总结 Tesla的自动驾驶芯片是FSD系统的最重要部分，其对标的产品应该是Nvidia的Nvidia Xavier SoC芯片（参考Hot Chips 30 - 巨头们亮“肌肉”中相关部分）。
10月6日消息，特斯拉于当地时间周二对外宣布，自2022年10月起，北美、中东、欧洲及中国台湾市场销售的 Model 3 和 Model Y电动汽车，都将不再在其自动驾驶传感器套件中使用超声波传感器， 此前，Autopilot传感器套件（特斯拉声称将包括最终实现完全自动驾驶能力所需的一切）包括八个摄像头、一个前置雷达，以及车辆周围的几个超声波传感器。 在取消了雷达之后，现在特斯拉进一步宣布，取消超声波传感器，全面采用Tesla Vision技术来取代它们。超声波传感器主要用于自动泊车和碰撞警告等应用中的短距离物体检测。 在取消掉超声波传感器初期，这批 Model 3 / Y 暂时无法使用自动停车、智能召唤等功能，车辆的自动驾驶也会被限速。 总结来说，和目前其他的自动驾驶汽车厂商的解决方案相比，特斯拉的自动驾驶方案所依赖的传感器类型越来越少，这不仅将使得特斯拉无需再去采购其他类型传感器，同时也无需采购对应的处理这些传感器数据的芯片，成本可以进一步得到控制
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自动驾驶的主流向来是视觉加LiDAR加高精地图的组合。 而all in在视觉和AI上的大概只有特斯拉独一份。 Guidehouse Insights就在其年度报告中，将特斯拉排在所有自动驾驶技术的公司中的最后一位。 甚至排名还一年比一年低。 不过，这似乎完全没有影响到一些地区消费者的购买热情。 以挪威为例，特斯拉在2021年Q3的销量大概已经不知道可以用什么词来形容了。 欧洲要上线FSD？ 目前由于种种原因，欧洲的特斯拉车主还无法体验FSD。 显然，这次打了特斯拉一个措手不及。 对向的准备左转的车默默地停在那里等待，只见特斯拉毫不犹豫地就冲了过去。 博主只好人工介入，一脚急刹停了下来。 有网友认为，其实很难看出这个用的是哪个版本的「自动驾驶」，但他确实说过「这是第一次驾驶」。 因为其他视频是在高速公路上，而这个视频是在城市里。
自动驾驶技术涉及的环境感知传感器主要包括视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）和雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等），如图1所示。 这些传感器目前都可以找到开源的SDK快速开发。小可根据这几年的开发经验，特此整理了目前常用传感器的一些API，方便初学者节省开发时间。 当然，对于可以根据需求自主定制传感器的土豪公司而言，本篇显得多余，请绕行。本篇主要适用于自动驾驶初级开发者，主要面向高校和科研院所的研究人员，以性能为主，较少考虑成本问题。 图1 自动驾驶主流传感器 单目摄像机 首推AVT工业相机，国内代理商较多，比如大恒。包含的相机种类较为齐全，接口包括1394火线接口、网口接口等，价格从几千元到几万元不等。 ，相当简单，买一个USBCAN转换器，网址（http://www.pudn.com/Download/item/id/3353963.html）有Ubuntu系统下can接收数据的依赖库，之后的数据解析按照协议来即可
引言 热点激光雷达企业介绍 自动驾驶传感器那点事之 激光雷达性能指标 ? 01 摄像头按采集方式分类 ? 1.摄像头按视频采集方式分为：数字摄像头和模拟摄像头两大类。 ，因此使用双目摄像头将成为L3-L4级别自动驾驶的主流。 在更高级的自动驾驶领域中，四维图新自有的自动驾驶解决方案可以提供更多产品和服务。并已在实车验证中，先后通过北京市自动驾驶路测T3牌照以及合肥市智能网联汽车开放道路测试牌照。 中寰卫星：智能副驾视频 3.4环视摄像头 环视摄像头，使用多个摄像头的图像进行拼接，为车辆提供360度成像，主要用于低速近距离感知，可以用于倒车影像、全景泊车和辅助自动驾驶等，也可配合其他传感器一起用于高精度地图数据的采集 四维图新：自动代客泊车AVP视频 结语： 相信通过上述车载摄像头的介绍，大家也看到了视觉传感器可以帮助我们行车更加安全、便捷，然而自动驾驶是一个非常庞大的软硬件一体化系统，那么摄像头是如何实现前向碰撞预警
同时GPS的更新频率低，不足以满足自动驾驶的需要。 为了提高GPS的准确度，我们引入了差分GPS技术，对误差进行一个修正。 IMU 检测和测量加速度与旋转运动的传感器。 常用的MEMS（Micro Electro-Mechanical Systems）的六轴惯性传感器，使用三个加速度传感器和是三个陀螺仪构成。 无人车上采用的一般是中低级的MEMS，频率高，误差会随着时间累加，所以只可以在很短的时间内依赖惯性传感器进行定位。 因为制作工艺的问题，IMU的测量会有一定的误差。 LiDAR 激光雷达，准确率很高，计算难度相较于图像要低，作为无人车设计中的主传感器使用。 点云：Point Cloud，收集到的数据是很多点的3维极坐标。
继赛灵思拉上深鉴科技也要做针对自动驾驶领域的芯片后，最近，来自特斯拉的马老板按耐不住了，也要为自家的自动驾驶汽车造定制化芯片了。 ? 特斯拉CEO埃隆•马斯克（Elon Musk）在第二季度财报电话会议上表示，该公司自动驾驶芯片技术早已在三年前就展开，预计该芯片“Hardware 3”的处理速度是英伟达芯片的10倍。 据 CNBC 等多家外媒报道，当地时间周三，Autopilot 自动驾驶团队核心人物也参与了电话会议。据了解，该团队主管皮特•巴农（Pete Bannon）于2016年加入特斯拉。 值得一提的是，今年 4 月特斯拉自动驾驶主管 Jim Keller 宣布离职。要知道，Jim Keller 曾是 AMD 的 K8 首席架构师，在苹果公司设计了 A4、A5 两代移动处理器。 不过，这并不意味着当前阶段的 AI 技术瓶颈会限制企业继续投入力量着力研发，正如马斯克自研芯片的初衷是希望提高在计算效率和性能上的优化以保证安全性，还有很多企业也在做自动驾驶芯片，而什么又算是自动驾驶的下一代芯片
6月15日，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）提供了一些新数据，报告了绝大多数涉及自动驾驶辅助系统的撞车事故。 其中，特斯拉占了273起。在98起严重碰撞事故中，有11起导致重伤或死亡。 排在特斯拉之后的是本田汽车公司，发生了90起撞车事故，排在第三的是斯巴鲁10起。 不过，特斯拉能够使用高级别辅助驾驶系统的车辆，远高于其他汽车厂商。有数据显示，拥有自动驾驶或“全自动驾驶”功能的特斯拉车辆数约为82.6万辆。排名第二的日产，约有56万辆符合标准的汽车。 马斯克近日在接受采访时表示，“绝对的焦点是能否解决完全自动驾驶问题。这是至关重要的。这真的能决定特斯拉到底是价值不菲还是一文不值。” 特斯拉一直在销售售价高达 1.2 万美元的 FSD 套件，其中包括一些高级驾驶辅助功能。公司承诺通过未来的软件更新，最终将实现完全自动驾驶功能。
一辆谷歌汽车 令人惊叹的导航，不可思议的可预测性、高度解析物体的跟踪相结合意味着LIDAR是主导当代自动驾驶汽车的关键，而且很难看出这种主导会生变化。 除非… 视觉传感器主导的自动驾驶汽车 那里有很多创业公司并没有使用激光雷达传感器，仅使用视觉传感器（也许是雷达）来解决自动驾驶汽车的问题。 特斯拉是其中最有影响力的公司，他们的CEO埃隆马斯克提出这样的想法：如果人类能够只用眼睛，耳朵和大脑来感知和导航这个世界，那为什么不能用在自动驾驶汽车上呢？ 特斯拉表示他们已经决定规模化生产。 未来特斯拉希望很快能够每年生产50万辆汽车，并且他们已不再需要等待激光雷达的降价 。 埃隆马斯克说，谷歌在其自动驾驶汽车中使用的激光雷达'在汽车中没有意义...... 几天前，特斯拉CEO埃隆马斯克召开新闻发布会，介绍了自动驾驶功能...
本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要概述自动驾驶系统中的传感器的标定的方法。讨论不同传感器之间的外参标定，特别是激光雷达和摄像头之间的标定。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。 传感器标定是自动驾驶的基本需求，一个车上装了多个/多种传感器，而它们之间的坐标关系是需要确定的。 湾区自动驾驶创业公司ZooX的co-founder和CTO是Sebastia Thrun的学生Jesse Levinson，他的博士论文就是传感器标定。 这里重点是，讨论不同传感器之间的外参标定，特别是激光雷达和摄像头之间的标定。另外在自动驾驶研发中，GPS/IMU和摄像头或者激光雷达的标定，雷达和摄像头之间的标定也是常见的。 在讲传感器融合的时候提过这部分工作，这里重点介绍标定部分。首先坐标系关系如下： ? 传感器配置如下： ? 标定环境如下： ?
最近特斯拉频频出新闻： 如4月19日上海车展，河南安阳的女车主冲上了车顶控诉所购买的特斯拉汽车存在“刹车失灵”问题。 及后续傲慢公交被各种官媒 img 4月17日晚，美国得克萨斯州的公路上，一辆特斯拉Model S在行驶期间撞树并引发火灾。该事故导致车上两名男子丧生，轿车也被烧得仅剩下一个车架。 一辆自动驾驶汽车的车载工业电脑，需要处理不同速度和来源的数据，并把它们融合起来，从而规划汽车路径，进行决策，然后控制。 自动驾驶系统在行车时采集的数据极其有用： 智慧治安方面，它能够采集行人和车辆，可以弥补固定摄像头的不足。可以大大提高追踪犯罪分子的能力。 由于传统车厂没有这种新技术人才，它一般是使用其它厂商的自动驾驶系统。自动驾驶厂商希望拥有这部分数据，因为它可以成为一个自动驾驶数据服务提供商，不想单纯做汽车厂商的乙方，只做一锤子买卖的生意。
美国对特斯拉自动驾驶系统展开正式调查，提到与停放的急救车辆发生相撞。
“自动泊车、公路巡航控制和自动紧急制动等自动驾驶汽车功能在很大程度上是依靠传感器来实现的。重要的不仅仅是传感器的数量或种类，它们的使用方式也同样重要。 只有把多个传感器信息融合起来，才是实现自动驾驶的关键。” 现在路面上的很多汽车，甚至是展厅内的很多新车，内部都配备有基于摄像头、雷达、超声波或LIDAR等不同传感器的先进驾驶员辅助系统（ADAS）。 诸如自动泊车、公路巡航控制和自动紧急制动的自动驾驶汽车功能也在很大程度上依靠传感器来实现。重要的不仅仅是传感器的数量或种类，它们的使用方式也同样重要。 具有自动驾驶功能的飞机通常情况下使用冗余系统。虽然我们一般情况下认为它们是安全的，不过它们造价昂贵并且占用大量空间。 传感器融合将会是迈向自动驾驶及享受旅途时光和驾驶乐趣的关键一步。 多传感器信息融合算法 智能汽车的显著特点在于智能，意思就是说汽车自己能通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标。
△ 特斯拉还借机作了一波宣传 这是对前几日上海特斯拉车祸中“车毁人未受伤”事件的回应。 有意思的是，就在大家都在声讨特斯拉自动驾驶这么不靠谱时，有人站了出来，称大家黑特斯拉黑“魔怔”了吧。 Autopilot是出自特斯拉的一套高级驾驶辅助系统（ADAS），处于国际汽车工程师学会（SAE）提出自动驾驶等级中的L2。 （SAE将自动驾驶分为了六个等级，从L0至L5） 根据特斯拉官方的描述，Autopilot目前具备的功能包括在车道内自动辅助转向、加速和制动，自动泊车，以及从车库或停车位“召唤”汽车等。 但在官方介绍中，特斯拉对于“全自动驾驶”的能力也做了些许的描述： 所有新款特斯拉，都具备未来几乎所有情况下完全自动驾驶所需的硬件。 能够在不需要驾驶员的情况下，进行短途和长途的旅行。 在这一方面，特斯拉表示已经在数十亿英里的实验中证明了这一点。 而且马斯克也不止一次地对特斯拉的安全性发声： 特斯拉全自动驾驶的安全水平远高于普通司机。 但事实是这样吗？
（Autosteer）以及自动变换车道（Auto Lane Change）。 Demler表示，所以理论上假设自适应巡航功能开启，显然应该会优先让雷达而非摄影机负责侦测物体：“这里可能会有软件与传感器融合的问题。” 自动紧急剎车功能拯救了驾驶人？ 传感器发挥作用了吗？ Demler还问到了麦克风：“人们讨论到了摄影机、光达(lidar)与雷达，却通常忽略了另一种自动驾驶车辆的关键传感器──麦克风！” 同时Magney指出：“这个Tesla的案例为L2+自动驾驶车辆提供了一个强而有力的理由；”在今年的国际消费性电子展（CES）期间，Mobileye在SAE所订定的Level 0~Level 5自动驾驶车辆等级中间
迄今最强的特斯拉自动驾驶功能，终于登场。 名号唤作：Navigate on Autopilot。 这一升级是特斯拉实现L3级自动驾驶的重要节点，也是兑现其完全自动驾驶承诺的新进展。 在Navigate on Autopilot的帮助下，自动驾驶体验进一步升级。 新功能将启用特斯拉的全部传感器，包括八个摄像头、雷达和超声波传感器等。 有了这一功能，特斯拉能够自动导航、自动驾驶前往指定位置，期间可以自动完成正常行驶、变换车道、通过路口等功能，进一步解放驾驶员。 特斯拉CEO马斯克宣布这一消息后，有人在Twitter上问：当真？ 来看一个官方给出的Model 3自动驾驶演示。（注意，驾驶员的手始终是放在方向盘上的，即便是自动驾驶，双手离开也是危险的行为） ? 此时，特斯拉成功发现左后车辆，暂缓变线并加速试图变线。此时，右方有车辆强行并入本道本车前方，特斯拉暂缓变线减速让其并入，静等左后车辆超过后，成功变线左道成功。
尤其是在特斯拉model S酿成悲剧以后，激光雷达迅速成为汽车厂商必选方案之一。甚至可以说，没有激光雷达就没有高级自动驾驶。 且看华商资本解析。 激光雷达本身特性，决定其在自动驾驶中不可或缺 熟悉自动驾驶的朋友知道，自动驾驶的感知部分，位置传感器通常使用视觉传感器、毫米波雷达与激光雷达，特斯拉汽车同时使用了视觉传感器与毫米波雷达。 但在2016 年 5 月特斯拉model S 撞上卡车的命案，暴露了这两种传感器的不足：在强光下，视觉传感器失去作用、毫米波雷达未能准确识别卡车，而是误判为交通指示牌、桥梁或者高架路。 自动驾驶的5个级别 目前，基于视觉传感器和毫米波雷达开发的自动驾驶系统（如特斯拉公司的 Autopilot），只能达到自动驾驶的L2级别（部分自动驾驶）， 无法对周围环境进行检测，但装载激光雷达后就能升级为
本周二，自动驾驶汽车公司特斯拉突然表示，将放弃雷达传感器，从六月开始就在北美的 Model 3 和 Model Y 车型中实现只基于摄像头的 Autopilot 辅助驾驶系统：Tesla Vision。 特斯拉的 Autopilot 3.0 系统，目前包括自动辅助导航驾驶能力，可在高速公路上自动行车，此外还有自动驶出车位的「召唤」功能、自动泊车、自动辅助变道等。 ? 与特斯拉曾经做过的很多决定一样，停止使用雷达传感器的决定与传统汽车行业标准背道而驰。 在自动驾驶领域里，通常人们会认为在汽车上搭载的传感器种类越多，则行驶时会更安全，因为不同的探测设备对于周围环境的观察能力总是各有优劣。 除了特斯拉使用的上述三种传感器，和自动驾驶联系在一起的还有激光雷达与较少被用到的红外传感器。
这意味着，特斯拉正在研发和测试“完全自动驾驶”功能。跟现在特斯拉只能实现的L2+级别自动驾驶，完全是天壤之别。 ? 又是一个亦可赛艇的大发现！ 早在2016年10月，特斯拉就在推上分享过一个全自动驾驶的视频。钢铁侠称售出的每一辆特斯拉都会装配8个摄像头，以及雷达和超声波感应设备，以备将来可以直接升级，支持全自动驾驶功能。 自从2016年夏天终止于Mobileye合作之后，特斯拉自动巡航的那些功能，软件方面开始不断迭代升级。 用户可以在新车发布之前以3000刀购买这些功能，官方估计发布后的价格会升至5000刀。 内置的英伟达Drive PX2专门做成了简易升级的设计，这样将来新增了自动驾驶功能，也不怕算力不够用了。 马斯克在2月份向投资人汇报特斯拉第四季度营收的时候，提到人工智能发展的速度是指数级的。 马斯克说那感觉是，“一开始，会很嫌弃自动驾驶的表现，到后来的妈耶，这（自动驾驶）要上天！” 特斯拉官方没有说什么时候会推出全自动驾驶功能。但据称，马斯克在2月的电话会议里说还有3到6个月。
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