专利加持特斯拉纯视觉自动驾驶新进展？

特斯拉最近获得了“利用视觉图像数据估计物体属性”的新专利。该专利描述了一项仅根据图像数据使用两个神经网络来测量物体距离的发明，该发明允许车辆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。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。这种配置将大大提高其全自动驾驶技术，减少对传感器的依赖，并增加从图像中提取的数据量，因此将于4月更新的FSDBeta版本将具有更好的性能。特斯拉的专利试图解决自动驾驶汽车高成本的问题。高级自动驾驶通常的解决方案是安装更多的视觉传感器，这将不可避免导致高成本、高带宽要求和高复杂性。特斯拉认为，自动驾驶汽车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，这样既能准确描述周围环境，安全控制车辆，又能降低应用成本，实现高性能低成本的双赢。

特斯拉最近获得了“利用视觉图像数据估计物体属性”的新专利。该专利描述了一项仅根据图像数据使用两个神经网络来测量物体距离的发明，该发明允许车辆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FSDBeta版本，视觉纯净，甚至不使用雷达。他说:“这是通往真实世界AI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。这种配置将大大提高其全自动驾驶技术，减少对传感器的依赖，并增加从图像中提取的数据量，因此将于4月更新的FSDBeta版本将具有更好的性能。

从应用角度来看，特斯拉的专利试图解决自动驾驶汽车成本高的问题。高级自动驾驶通常的解决方案是安装更多的视觉传感器，这将不可避免地导致高成本、高带宽要求和高复杂性。特斯拉认为，自动驾驶汽车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，这样既能准确描述周围环境，安全控制车辆，又能降低应用成本，实现高性能低成本的双赢。

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