特斯拉最近获得了一项“利用视觉图像数据估算物体属性”的新专利。这项专利描述了一项发明，该发明使用两个神经网络仅通过图像数据来测量物体的距离，这使得车辆可以通过图像数据和机器学习来检测和解释与周围环境的距离。
特斯拉一直在通过纯视觉解决方案追求智能驾驶，马斯克希望特斯拉未来甚至不会使用雷达传感器。马斯克曾表示，将于4月发布的FSD测试版拥有纯粹的视野，甚至不使用雷达。他称之为“这是通往真实世界人工智能的道路。”
据悉，特斯拉的专利为特斯拉提供了一种自动标记视觉数据的方法，并描述了传感器和摄像头之间平衡良好的配置，可以确定车辆周围物体的距离。这一配置将极大地提高其全自动驾驶(FSD)技术，减少对传感器的依赖，增加从图像中提取的数据量，使4月份即将更新的FSD Beta版具有更好的性能。
从应用来看，特斯拉的专利试图解决自动驾驶汽车成本高的问题。高级自驾通常的方案是携带更多的视觉传感器(如雷达、激光雷达、超声波传感器)，这势必带来高成本、高带宽要求和高复杂度。特斯拉认为，自动驾驶车辆上传感器的最佳配置是限制传感器的总数，而不是限制捕获数据的数量和类型，从而达到准确描述周围环境和安全控制车辆的目的，并降低应用成本，实现高性能和低成本的双赢。(综编/汽车之家汪静波)特斯拉最近获得了一项“利用视觉图像数据估算物体属性”的新专利。这项专利描述了一项发明，该发明使用两个神经网络仅通过图像数据来测量物体的距离，这使得车辆可以通过图像数据和机器学习来检测和解释与周围环境的距离。
特斯拉一直在通过纯视觉解决方案追求智能驾驶，马斯克希望特斯拉未来甚至不会使用雷达传感器。马斯克曾表示，将于4月发布的FSD测试版拥有纯粹的视野，甚至不使用雷达。他称之为“这是通往真实世界人工智能的道路。”
据悉，特斯拉的专利为特斯拉提供了一种自动标记视觉数据的方法，并描述了传感器和摄像头之间平衡良好的配置，可以确定车辆周围物体的距离。这一配置将极大地提高其全自动驾驶(FSD)技术，减少对传感器的依赖，增加从图像中提取的数据量，使4月份即将更新的FSD Beta版具有更好的性能。
从应用来看，特斯拉的专利试图解决自动驾驶汽车成本高的问题。高级自驾通常的方案是携带更多的视觉传感器(如雷达、激光雷达、超声波传感器)，这势必带来高成本、高带宽要求和高复杂度。特斯拉认为，自动驾驶车辆上传感器的最佳配置是限制传感器的总数，而不是限制捕获数据的数量和类型，从而达到准确描述周围环境和安全控制车辆的目的，并降低应用成本，实现高性能和低成本的双赢。(综合编译/汽车之家汪静波)
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