城市路況自動識別裝置

① 特斯拉汽車上的自動駕駛主要使用什麼檢測路況

這場測試發生在美國伯克利幾條路況非常復雜的道路，由YouTuber、特斯拉車主AI DRIVR進行，測試車輛為搭載了最新FSD測試版系統的。

Model X電動汽車。這場測試源於一位YouTube觀眾的建議，他表示，讓特斯拉的最新FSD系統去應付＂全美最復雜的路況＂將會非常有趣，其中包括約十條道路交匯的路口。

測試顯示，特斯拉測試版FSD系統已經能夠在路況十分復雜的市中心謹慎駕駛，且表現就像是一位過度謹慎的司機，大多數情況下，這套系統的表現十分接近人類的操作。

但是與過去的其他測試相同，最新版的FSD系統仍然時不時需要人工干預。事實上，很多情況確實即便是對於人類司機也很具有挑戰性。以目前特斯拉FSD系統的迭代速度來看，其擺脫人類的幫助獨自處理路面所有狀況，只是一個時間問題。

埃隆·馬斯克在近日的一條推文中提到，特斯拉正在將汽車神經網路轉移到8枚攝像頭的環繞視頻處理上，完全自動駕駛系統將會很快變得更好，超越人類可能很快變為現實。

② 實時路況是怎麼測出來的那個軟體的實時路況最准確

實時路況數據採集有幾種來源，下面會詳細描述。實時路況都是動態的，相對准確，所以每家軟體都差不多。

目前路況的採集主要的模型就是浮動車模型，也就是用GPS記錄浮動車的速度和方向，然後根據道路匹配計算出路況。目前主要的浮動車都是計程車公司提供。
還有一些成本較高的路況採集方法就是地感線圈、測速攝像頭，這些數據一般都在國家部門。
還有一種相對比較成本高的方式，就是定點上報，也就是在固定的地方有專門的上報人員或者設備來實時上報路況。

實時路況的信息主要從兩方面來獲取：

傳統的路況信息檢測方法，就是在城市的主幹道上安裝地感線圈、測速雷達和視頻監測工具，這些裝置主要是來檢測道路的佔用率、車流量、車速等傳統的路況信息。

基於GPS的路況信息監測，這種方式主要就是依賴於計程車上的GPS。像廣州的計程車上的GPS終端，每隔一定時間（10s~30s）就會向監測中心發送一次信息，這些信息包括車輛的位置信息、車速、行駛方向等等。當有足夠多的計程車裝上這種GPS終端後，就在整個城市中形成了一個動態、實時的路況信息監測網。