特斯拉 FSD 算法深度剖析：软件层面全解读
一、引言
特斯拉的 FSD（Full Self-Driving）系统作为自动驾驶领域的前沿成果，其软件层面的算法设计至关重要。本文将从软件的角度，深入探讨特斯拉 FSD 所采用的算法，包括感知、规划、控制等多个方面，以期为读者呈现一个全面、详细的 FSD 算法全景图。
二、特斯拉 FSD 系统概述
特斯拉 FSD 系统旨在实现车辆的完全自动驾驶，涵盖从感知周围环境到做出驾驶决策的全过程。该系统依托于特斯拉自研的硬件平台和软件算法，通过不断迭代优化，逐步提升自动驾驶的能力和安全性。
三、感知算法
（一）HydraNets 架构
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输入与特征提取
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系统接收来自摄像头的原始视觉数据，每个摄像头采集分辨率为 1280×960、36hz、12 bit 的视频图像。
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通过 RegNets（Residual Neural Networks，残差神经网络）组成的特征网络结构提取图像特征，能够捕捉图像的细节以及整体上下文信息。
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特征融合与任务解耦
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采用 BiFPNs（Bi-directional Feature Pyramid Networks，双向特征金字塔网络），通过引入双向信息流，实现多个尺度之间信息交流共享，增强了对多尺度目标的检测性能。
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HydraNets 架构能够实现特征共享、任务解耦与特征缓存，减少了重复计算工作，允许每个子任务在主干网络上独立工作和微调，而不会影响其他子任务。
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（二）BEV+Transformer 架构
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鸟瞰图空间转换
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引入一层 BEV（Bird Eye’s View，鸟瞰图）空间转换层，用以构建网络的空间理解能力。
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通过“前融合”方案，将车身多个摄像头获得的视频数据直接进行融合，并采用同一套神经网络进行训练，实现特征从二维图像空间到三维向量空间的变换。
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Transformer 神经网络
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利用 Transformer 神经网络的自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）模块，将每个相机对应的图像特征转换为 Key（键）和 Value（值），然后训练模型以查表的方式自行检索需要的特征用于预测，实现对车辆周围环境的准确感知。
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（三）Occupancy Network
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体积占用预测
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能够直接在向量空间产生体积占用，对车辆周围 3D 位置被占用的概率进行预测，并可以通过视频信息对被遮挡物体情况进行即时预测。
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对于每个位置，Occupancy Network 能够产生一组语义，如路缘、汽车、行人和路上的碎片。
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Spatial Attention 机制
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引入带有 3D 空间位置信息的 Spatial Query，基于 Spatial Attention 注意力机制，实现对多个相机的 3D 空间位置信息和 2D 图像的信息融合，模型从中学习对应的特征关系，最终输出高维的空间特征。
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（四）Lanes Network
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车道拓扑信息预测
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运用神经网络来预测车道与车道之间的连接性，输出密集张量信息，并最终转化为车道及其连接性的信息。
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采用离散化处理+样条系数回归的方法，进行车道线预测，通过回归样条系数来获取两点间的精确几何形状。
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车道检测与增强
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采用涵盖有关交叉口内车道拓扑、各条道路上的车道数等信息的低精度地图，对车道检测神经网络生成的丰富视觉表示进行增强。
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四、规划算法
（一）交互搜索框架
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候选轨迹生成
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自动驾驶系统首先收集车道、障碍物和周围移动物体的视觉测量数据，这些数据被表示为稀疏抽象（Sparse Abstraction）和潜在特征（Latent Features）。
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利用这些信息生成一组候选目标，使用经典优化方法与神经网络规划器来创建初始轨迹。
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轨迹优化与评估
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采用递增式的方法，在关键约束的基础上，不断加入新的约束条件，利用较少约束下的最优解作为初值，逐步求解更复杂的优化问题。
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构建轻量级可查询网络，该网络由人类驾驶数据与宽松时间限制下的计算数据进行训练，能够在 100 微秒内对规划轨迹进行评分，显著提升规划效率。
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（二）多代理联合轨迹规划
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问题建模
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自动驾驶系统需要解决多代理联合轨迹规划的问题，考虑自己和所有其他车辆、行人的运动轨迹，对所有可能的行驶方案进行评估，快速选出最优行驶方案。
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评分与决策树剪枝
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主要从四个方面对规划轨迹进行评分，进行决策树剪枝：碰撞检查、舒适性分析、干预可能性、与人类驾驶接近度。
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通过综合评估，特斯拉规划系统能够高效地筛选出最优路径，优化自动驾驶的决策过程。
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五、控制算法
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车辆动力学模型
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特斯拉 FSD 系统中的控制算法基于车辆动力学模型，考虑车辆的物理特性，如质量、轮胎摩擦力、转向系统等，以实现精确的车辆控制。
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反馈控制与前馈控制
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采用反馈控制机制，根据车辆的实际状态与规划的轨迹之间的偏差，实时调整车辆的
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