特斯拉FSD不同版本的进化

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1. 背景介绍

特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境，做出安全可靠的驾驶决策。FSD（Full Self-Driving）是特斯拉自动驾驶系统的最高级别，它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。

FSD的开发是一个复杂的工程挑战，需要整合多领域的知识和技术，包括计算机视觉、传感器融合、路径规划、决策控制等。特斯拉采用了深度学习和强化学习等先进算法，并通过海量数据训练模型，不断提升FSD的性能和可靠性。

2. 核心概念与联系

2.1 核心概念

• 计算机视觉: FSD依赖于强大的计算机视觉算法来识别道路、交通标志、行人、车辆等周围环境中的物体。
• 传感器融合: 特斯拉车辆配备了多种传感器，包括摄像头、雷达、超声波传感器等，FSD通过融合这些传感器的数据，构建更全面的环境感知。
• 路径规划: FSD需要规划车