城市路况自动识别装置

① 特斯拉汽车上的自动驾驶主要使用什么检测路况

这场测试发生在美国伯克利几条路况非常复杂的道路，由YouTuber、特斯拉车主AI DRIVR进行，测试车辆为搭载了最新FSD测试版系统的。

Model X电动汽车。这场测试源于一位YouTube观众的建议，他表示，让特斯拉的最新FSD系统去应付＂全美最复杂的路况＂将会非常有趣，其中包括约十条道路交汇的路口。

测试显示，特斯拉测试版FSD系统已经能够在路况十分复杂的市中心谨慎驾驶，且表现就像是一位过度谨慎的司机，大多数情况下，这套系统的表现十分接近人类的操作。

但是与过去的其他测试相同，最新版的FSD系统仍然时不时需要人工干预。事实上，很多情况确实即便是对于人类司机也很具有挑战性。以目前特斯拉FSD系统的迭代速度来看，其摆脱人类的帮助独自处理路面所有状况，只是一个时间问题。

埃隆·马斯克在近日的一条推文中提到，特斯拉正在将汽车神经网络转移到8枚摄像头的环绕视频处理上，完全自动驾驶系统将会很快变得更好，超越人类可能很快变为现实。

② 实时路况是怎么测出来的那个软件的实时路况最准确

实时路况数据采集有几种来源，下面会详细描述。实时路况都是动态的，相对准确，所以每家软件都差不多。

目前路况的采集主要的模型就是浮动车模型，也就是用GPS记录浮动车的速度和方向，然后根据道路匹配计算出路况。目前主要的浮动车都是出租车公司提供。
还有一些成本较高的路况采集方法就是地感线圈、测速摄像头，这些数据一般都在国家部门。
还有一种相对比较成本高的方式，就是定点上报，也就是在固定的地方有专门的上报人员或者设备来实时上报路况。

实时路况的信息主要从两方面来获取：

传统的路况信息检测方法，就是在城市的主干道上安装地感线圈、测速雷达和视频监测工具，这些装置主要是来检测道路的占用率、车流量、车速等传统的路况信息。

基于GPS的路况信息监测，这种方式主要就是依赖于出租车上的GPS。像广州的出租车上的GPS终端，每隔一定时间（10s~30s）就会向监测中心发送一次信息，这些信息包括车辆的位置信息、车速、行驶方向等等。当有足够多的出租车装上这种GPS终端后，就在整个城市中形成了一个动态、实时的路况信息监测网。