下?这个就是?个很有代表性的场景：?保护左转还遇到通过的?? 。
这基本上可以归结为解决多智能体在?我和所有其他智能体轨迹上的精确规划问题 。
这就需要系统能够在很短时间内厘清出各个对象之间的关系 ， 然后推导出最合理的通?策略 。
别忘了 ， 系统还要预测这些对象接下来的运动 ， 相关交互组合的数量会爆炸式增? 。
这个计算量?常? ， ?规划者需要每50 毫秒做?个决定 。
很多?商都不太能做好这个场景 。 包括??驾驶Robotaxi 公司 。 那么 ， 特斯拉是怎么做的呢？
特斯拉采??种名为Interaction Search（?译交互搜索）的框架 ， 对?系列运动物体进?研究 。
这?的状态空间对应于?我的运动状态 ， 其他主体的运动状态 ， 多模型未来预测 ， 以及场景中所有的静态实体 。
可以使??组物体运动轨迹来看场景中不同交互决策 ， 同时也可以加?新的变量 ， 来获得更多决策优化 。
?如还是刚刚的过?字路?案例 。 我们从?系列视觉测量开始 。
1、被看?的物体 。 ?如?道、移动物体、其他不可动实体 ， 这些元素为潜在特征 。
2、构建路径 。 我们?它从?结构化区域的?道?络中来创造最优通?路径 。
3、路径推演 。 以此来创建项?树 ， 使?来?客户群的数据进?训练 。 与此同时就会?成多种不同决策结果 ， 我们也能从中找到最优解 。
4、引?新变量 ， 再次寻求最优 。 在这个最优解之上 ， 你也可以加?新的变量 ， ?如加?右侧驶来的?辆 ， 这样就会产?新的决策树 ， 新的分? ， 然后再从中选出其中的最优解 。
【特斯拉AI Day：FSD成长到了哪一步？】
就像刚刚说的这个运算量?常巨? 。
所以特斯拉选择构建轻量级?络来进?轨迹?成 。 结果就是：把每个动作的运?时间缩短到100 微秒 。 对?之下 ， 此前每个动作需要1-5 毫秒 。
这个提升 ， ?常明显 。
此外 ， 特斯拉还会有?项「轨迹评分」标准 ， 此举是为了提升FSD?户使?舒适度 。
说?话就是：FSD 不仅要能够做到 ， 还要能够做好 ， 让?开起来像?个?司机?样稳健 。
在这? ， 特斯拉会运?两个可变神经?络 ， 可以相互增强 。
其中?套是FSD Beta ， 这让我们知道在接下来的?秒钟内 ， ?个?受到?预的可能性有多? 。
第?套源??类驾驶数据 ， 给FSD系统的表现评分 ， 可以帮助特斯拉更好的优化FSD 的体验 。
特斯拉表示：「这个架构最酷的地?在于 ， 它允许我们在数据驱动的?法之间创建?个很酷的融合 ， 没有那么多??成本 ， 但结果的核查检验依然是基于现实 。 」
这?part简?之就是：特斯拉?动驾驶规划决策所需时间变短、能?更强、体验更好 。
03
3D建模
特斯拉所有感知都要靠这8 个摄像头 。
特斯拉依靠摄像头获取图像信息 ， 然后?算法 ， 取得类激光雷达3D 成像的效果（从 image space 到 vector space ） 。
现在FSD UI 中展示的只是所渲染的空间向量中的?部分：
但是在精度上还是?法与真正的激光雷达相? 。
?如 ， 当有?辆经过时 ， ?法准备识别该物体 。 这也是去年难到特斯拉的?个?问题：
对于采?激光雷达?案的公司来说 ， 可以?常精准且轻松的检测到物体并捕捉物体的移动 。
但是视觉想要做到这?点 ， 并不容易 。
特斯拉运??何占?率了解视觉3D 中的遮挡?? 。
下?这个占?神经?络（the occupancy network）就是他们的成果 。 这?看到的是来?系统内部第?层的规则?络输出 。
（这个3D 建模并没有出现在?前特斯拉推送给?户的可视化UI 中 ， 但也很酷）
具体来说 ， 占??络将8 个摄像头的视频流作为输? ， 在?量空间中直接为所有汽?周围的每个三维位置?成统?的体积精度 ， 然后预测该地点被?量占?的概率 。
与此同时 ， 联系输?的视频上下? ， 它还会预测即将可能被遮挡的障碍物 。
在每个位置 ， 它都会?成?组语义 ， ?如?路??、汽?等 ， 然后?不颜?标注 。
于是就有了下图的建模：
与此同时 ， 对于运动中的占有率情况也可以进?预测 。
由于该模型是?个?义?络 ， 它没有区分静态和动态对象 ， 也能够建模随机运动 。
?前 ， 这个?络正在所有特斯拉FSD计算机上 ， ?且?常?效 ， 使?特斯拉新的加速器 ， ?概每10 毫秒运算?次 。
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