Tesla hat mit einem kürzlich veröffentlichten Patent tiefe Einblicke in die Technologie seines Full-Self-Driving (FSD)-Systems gegeben. Das Patent erklärt die komplexen Funktionen hinter FSD und zeigt, wie Tesla’s Vision-basiertes System die Umgebung erfasst, analysiert und darauf reagiert. Hier ein Überblick, wie Teslas autonomes System aufgebaut ist und funktioniert.
Vision-basiertes System: Die „Augen“ von FSD
Teslas FSD-System basiert vollständig auf Kameras und verzichtet auf Lidar-Sensoren, die viele andere Hersteller verwenden. Die Kameras sind so positioniert, dass sie eine 360-Grad-Sicht auf die Umgebung des Fahrzeugs bieten und Bilder aus verschiedenen Perspektiven aufnehmen. Dies ermöglicht FSD, die Welt um das Fahrzeug herum so genau wie möglich zu erfassen – ähnlich wie menschliches Sehen, aber mit der Fähigkeit, viel detailliertere und mehrfache Blickwinkel gleichzeitig zu verarbeiten.
Zwei parallele Systeme: VRU und Non-VRU
Ein wesentliches Element des Systems ist die Aufteilung in zwei Verarbeitungseinheiten: Vulnerable Road Users (VRUs) und Non-VRUs. VRUs umfassen alles, was verletzbar ist, wie Fußgänger, Radfahrer und Tiere. Nicht-VRUs hingegen sind andere Fahrzeuge, Verkehrshindernisse und Straßenschilder. Durch diese Aufteilung kann FSD schneller und gezielter auf Menschen und Objekte reagieren und Gefahren besser priorisieren.
Virtuelle Kameras und 3D Mapping
Der nächste Schritt ist die Verarbeitung der Bilddaten in Form sogenannter Virtueller Kameras. Diese erstellen eine 3D-Karte der Umgebung aus unterschiedlichen Höhen. Die VRU-Kamera ist beispielsweise auf Augenhöhe, um menschliches Verhalten besser zu interpretieren, während die Non-VRU-Kamera auf einer höheren Ebene platziert ist, um Hindernisse und den Verkehrsfluss im Überblick zu behalten. Zusammen mit den anderen Fahrzeugdaten wie Geschwindigkeit und Bewegungsrichtung entsteht so eine dynamische, aktualisierte 3D-Landkarte der Umgebung.
Temporal Indexing für präzise Bewegungsverfolgung
Das FSD-System nutzt Temporal Indexing, um Objekte nicht nur als Standbilder, sondern als bewegte Sequenzen wahrzunehmen. Dies ermöglicht es dem System, Bewegungsbahnen zu prognostizieren und die Position von Fahrzeugen oder Fußgängern vorherzusagen, selbst wenn sie vorübergehend nicht sichtbar sind. Diese Funktion ist besonders in Situationen mit starkem Verkehr wertvoll, da das System so den Überblick über das gesamte Verkehrsgeschehen behalten kann.
End-to-End-Training für bessere Systemleistung
Ein weiteres Highlight des Patents ist das sogenannte End-to-End-Training. Dabei lernt das FSD-System als Ganzes, sodass alle Komponenten optimal zusammenarbeiten können. Dies steigert die Effizienz und Genauigkeit des Systems und ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der gesamten Technologie.
Zusammenfassung
Tesla’s FSD-System basiert auf einer Kombination aus fortschrittlicher Bildverarbeitung, Priorisierung von Gefahren und 3D-Kartierung, die alle in Echtzeit arbeiten. Dieses patentierte System kann komplexe Szenen in Echtzeit interpretieren, Bewegungen vorhersagen und Entscheidungen treffen, die das Fahrzeug sicher durch den Verkehr navigieren lassen. Mit diesem „autonomen Gehirn“ ist Tesla Vorreiter bei der Entwicklung eines autonomen Fahrsystems, das nicht nur zuverlässig, sondern auch beeindruckend präzise ist.
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