特斯拉 fsd v12 端到端网络是如何训练的？
2023-09-05 阅读 45
特斯拉的全自动驾驶（FSD）版本12使用了一种称为端到端网络的训练方法。这种方法与传统的自动驾驶系统不同，传统方法通常将感知、决策和控制分为多个独立的模块，而端到端网络则试图直接从原始传感器数据中学习驾驶行为。
具体而言，特斯拉使用了一种称为卷积神经网络（CNN）的深度学习模型来训练端到端网络。训练数据来自于特斯拉车辆上的各种传感器，如摄像头、雷达和超声波传感器。这些传感器收集到的数据包括图像、距离、速度等信息。
在训练过程中，特斯拉使用了大量的标记数据，这些数据是由人类驾驶员在各种驾驶场景下进行标注的。标记数据包括了车辆的位置、速度、方向以及周围环境的信息。通过将传感器数据与标记数据进行配对，端到端网络可以学习到驾驶决策的模式和规律。
训练完成后，特斯拉将端到端网络部署到车辆上，并与其他传感器和控制系统集成。在实际驾驶中，端到端网络会根据传感器数据实时生成驾驶决策，如加速、刹车、转向等。
需要注意的是，端到端网络的训练是一个持续的过程，特斯拉会不断收集车辆数据并进行模型更新，以改进自动驾驶系统的性能和安全性。
更新于 2023年09月05日
