像特斯拉一样制造自动驾驶汽车：仅用摄像头感知世界的技术

自动驾驶领域的创新者，特斯拉。他们为什么选择只使用摄像头而不用激光雷达和雷达来感知世界？这不仅是降低成本的选择，而是源于一个大胆的愿景——创建能够像人类一样感知和判断世界的自动驾驶系统。特别是从版本12开始，特斯拉引入了端到端深度学习基础的自动驾驶技术，这是与传统的模块化方法完全不同的创新尝试。

传统的自动驾驶系统由多个模块组成，包括处理传感器数据的认知（Perception）、预测情况的预测（Prediction）、规划路径的规划（Planning）以及控制车辆的控制（Control）。每个模块独立开发并连接在一起，但在这一过程中可能会发生信息丢失或错误，并成为整个系统优化的障碍。

相比之下，特斯拉的端到端深度学习方法接收来自摄像头传感器的图像数据，并直接输出转向、加速、减速等控制信号。这种方式就像人类通过眼睛看到并通过大脑判断来移动身体一样，将整个自动驾驶系统整合为一个巨大的神经网络。这种做法简化了数据处理过程，最大化了系统的整体效率，并提高了应对不可预测情况的能力。

接下来的章节中，我们将深入分析特斯拉独特的以视觉为中心、端到端深度学习的自动驾驶方法，并介绍如何通过CARLA模拟器实现这些技术。

将涵盖以下内容

• 特斯拉自动驾驶哲学：

  • 为什么不用激光雷达和雷达？
  • 端到端学习是什么，为什么重要？
  • HydraNet架构的核心是什么？
  • 自动标注和车队学习系统是如何工作的？

• 构建特斯拉风格的视觉系统

  • 在CARLA模拟器中设置8个摄像头，并优化每个摄像头的角色和布局。
  • 构建图像预处理流水线以高效地处理摄像头传感器数据。
  • 实现对象检测（Object Detection）和车道检测（Lane Detection）算法，用于识别车道、交通信号灯和其他车辆等周围环境。
  • 通过单目摄像头（Monocular Camera）的深度估计（Depth Estimation）技术恢复三维环境。

• 在CARLA中赶上特斯拉

  • 实现特斯拉的核心技术BEV（鸟瞰图）转换，以便能够一目了然地了解车辆周围360度的情况。
  • 通过时空特征提取（Spatiotemporal Feature Extraction）预测移动物体的轨迹和速度。
  • 通过概率状态估计（Probabilistic State Estimation）在不确定的情况下实现稳定的自动驾驶。

在这里，您将能够

• 深入理解特斯拉自动驾驶系统的核心原理和技术。
• 在CARLA模拟器中实际构建特斯拉风格的视觉中心自动驾驶系统。
• 体验仅用摄像头感知、判断和控制世界的自动驾驶技术的可能性与局限性。
• 通过特斯拉的独特方法开启自动驾驶技术的新视野。

没有激光雷达，没有雷达，只有摄像头。在CARLA模拟器中亲身体验特斯拉的大胆挑战吧。