近日，特斯拉自动驾驶软件总监 Ashok Elluswamy 在 CVPR 2022 会议上发表了演讲。他在演讲中阐述了特斯拉Autopilotot 在过去的一年里，系统团队取得了许多成就。他提到了这个名字 Occupancy Networks 神经网络模型。他提到，传统上自动驾驶系统的语义分割和深度信息存在诸多问题。例如，很难将就 2D 转换为 3D，深度信息估计不准确。 使用占用网络后，该模型可以预测车辆周围物体所占用的空间。
在此基础上，车辆可以在不识别特定障碍物的情况下进行规避动作。Ashok Elluswamy 甚至在 Twitter 开玩笑说，特斯拉的汽车甚至可以避开不明飞行物。 基于这项技术，车辆还可以看到周围角落是否有障碍物，从而像人类驾驶员一样实现无保护转向。 总之，占网显著提高了特斯拉的自动驾驶能力(L2)。据特斯拉介绍，其自动驾驶系统每天都可以防止 40 驾驶员失误造成的撞车事故。
通过感知外部环境和驾驶员的操作系统，车辆可以识别驾驶员的误操作。司机在错误的时间踩下油门踏板，车辆会自动停止加速并刹车。 也就是说，一些因驾驶员误操作而在中国频频曝光“刹车失灵”这个问题将受到技术上的限制。 特斯拉真的很擅长推动技术进步。以下是 Ashok Elluswamy 演讲的重点。
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