特斯拉汽车工作原理_特斯拉汽车工作原理是什么

1.特斯拉新专利 “影子模式”升级 将收集更多学习数据进行深度学习

2.特斯拉单踏板的原理是什么？

3.特斯拉动能回收原理是什么？

4.特斯拉的自动驾驶技术到底有什么？

太平洋汽车网所谓的自动驾驶技术主要是通过人工智能，车辆雷达，监控以及定位等系统的合作对路面信息进行判断，进而自动驾驶汽车安全运行。车辆定位主要利用GPS来确定自动驾驶车辆的位置信息。车辆姿态感知主要用一些传感器进行速度、加速度、倾角、位置等信息的测量，车辆周围环境感知是通过测距传感器，主要利用光学手段感知车辆周围的环境，并构建车辆周围的环境模型。

很多车企都将自动驾驶技术作为一大卖点。目前搭载这一技术的车型除特斯拉之外还有很多，但是大部分的自动驾驶技术只能够达到L1-L2级。其中L1级驾驶主要包括一些驾驶功能，例如定速巡航，车道保持，而L2级的功能要更全面一些，其中包括危险预判以及一些驾驶功能。

即便是特斯拉，目前也只能达到L2.5到L3级的水准，只能在正常路段下实现完全的自动化驾驶，但是在一些紧急情况或者是道路状况相对复杂的情况下，还是需要人工来进行驾驶。也就是说，目前特斯拉的自动驾驶技术能够应用的道路工况是非常有限的。

其次，之所以有人员伤亡与特斯拉的自动驾驶技术有关，还是因为这种技术有些被过度宣传了。除了官方所发表的广告以及言论之外，还有很多消费者认为特斯拉的自动驾驶技术已经达到了很高的级别，甚至把特斯拉叫做“神车”，虽然此前特斯拉也曾经修改过部分广告用词，但是对于消费者来说，特斯拉自动驾驶技术已经深入人心了。

最后，还是要从客观的角度来看待自动驾驶技术。虽然目前大多数的自动驾驶只能称之为驾驶，但的确能够在一定程度上提高行车安全性，例如危险警示系统，车道保持系统等功能都能够帮助驾驶者避开可能会发生的危险。除此之外，自动驾驶技术的发展能够给生活带来很大的方便，未来很有可能会成为所有汽车的标配技术，因此还是需要去积极的研发自动驾驶技术。

综上来看，自动驾驶技术在还未成熟之前，不管是生产厂商还是经销商，都应该将其作为一种驾驶系统来进行宣传，避免误导更多的消费者。而对于技术研发者来说，自动驾驶技术研发过程中还需要不断创新不断发现，解决可能会带来安全隐患的问题。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

特斯拉新专利 “影子模式”升级 将收集更多学习数据进行深度学习

特斯拉的Model S、Model X以及最新的Model 3都用了水冷系统来冷却电动机和电池组。水冷系统由以下几个主要组成部分组成：

1. 散热器：散热器是水冷系统中的核心部件之一。它通过散热风扇将冷却水和冷却剂循环流过，将电动机和电池组产生的热量散发出去。

2. 泵：水冷系统中的泵是用来推动冷却剂的循环流动的。它通过循环泵将冷却剂从散热器中抽回，并将冷却剂再次推送到电动机和电池组进行循环。

3. 冷却剂：特斯拉使用的冷却剂通常是一种专门设计的混合物，可以在低温下保持稳定的状态并具有良好的散热性能。冷却剂通过循环流动来吸热、带走热量，并将热量传递给散热器。

4. 传感器和控制模块：为了确保水冷系统能够有效地工作，特斯拉还配备了各种传感器和控制模块。这些设备可以监测水温、冷却剂流量和压力等参数，并根据需要调整循环泵和散热风扇的工作状态来确保系统的稳定性和高效性。

根据以上的组成部分，水冷系统的工作原理如下：

当电动机和电池组运行时，会产生大量的热量。此时，循环泵开始工作，将冷却剂从散热器中抽回，通过电动机和电池组进行循环。冷却剂在循环过程中吸热，将热量从电动机和电池组中带走。然后，冷却剂将热量传递给散热器，通过散热风扇将热量散发出去。传感器和控制模块监测冷却剂的温度、流量和压力等参数，并根据需要调整系统的工作状态。

这样，通过水冷系统的正常运行，可以有效地控制电动机和电池组的温度，保持其在合理的工作范围内，提高电动汽车的性能和寿命。

特斯拉单踏板的原理是什么？

车东西3月24日消息，据外媒Electrek报道，近日，特斯拉申请了一项关于自动驾驶机器学习的专利。如果特斯拉可以获取庞大的车辆行驶数据和硬件机器学习数据，就能够训练自动驾驶神经网络，实现更深入的机器学习。

实际上，这项专利就是特斯拉“影子模式”的升级版本。此前，特斯拉通过车辆硬件自主进行机器学习，加强自动驾驶能力。而目前，通过收集大量的实际驾驶数据，可以让自动驾驶具有更强大的判断能力，尤其加强对未来发生的预判。如果这项工作得以顺利开展，特斯拉的自动驾驶能力将得到更大提升。

一、特斯拉申请新专利?用驾驶大数据进行更加深度的机器学?

日前，特斯拉申请了一项关于自动驾驶机器学习的专利。专利中描述，特斯拉可以使用车辆行驶的大数据训练自动驾驶神经网络，让自动驾驶系统能力得到提升。

▲特斯拉新专利

这一专利已经通过审核并对外公布，特斯拉是这项专利的持有者，特斯拉人工智能和Autopilot自动驾驶软件负责人Andrej?Karpathy是唯一发明者。

实际上，这就是特斯拉“影子模式”的一个升级。

专利描述中首先对驾驶数据收集的困难进行了阐述：“深度学习系统的性能通常受制于训练模型的质量。大多数情况下，深度学习开发者都会花大量精力收集、整理、注释训练数据，这一过程通常十分枯燥乏味。而且，机器学习模型通常需要非常特殊的个例，这些个例也难以收集。”

而特斯拉所用的数据收集方式和其他公司完全不同。其他自动驾驶研发公司通常会选取一部分自动驾驶车辆收集数据，因此数据量通常较少，也难以具有普遍性。

特斯拉则使用旗下大量车辆的行驶数据用于深度学习，数据量更大，也能覆盖更多的场景。因此，在进行深度学习时也会得到更精准的结果。

▲特斯拉数据收集流程图

可是，如果不进行大量数据收集就无法完成机器学习了吗？Karpathy对此进行解释：“随着机器学习模型变得越来越复杂，机器学习需要使用更多数据才能保证准确性。与较浅的机器学习相比，更深入的学习可以保证软件通用性更高。虽然经过反复的机器学习训练，浅层的机器学习也能提高准确度，但它对未来发生的判断仍不够强大。”

也就是说，通过前期的机器学习，特斯拉自动驾驶已经取得了一些成果。目前进行的数据收集，则是为了能够达到更高的自动驾驶目标。

二、特斯拉去年推出影子模式?日“测试量”可达数百万英里

特斯拉在自动驾驶领域已经是老玩家了，不过特斯拉官方的上路测试真的很少，大部分都是靠特斯拉车主贡献自动驾驶方面的数据。此前，特斯拉在2019年4月发布了“影子模式”，希望让大量特斯拉汽车的自动驾驶硬件在车辆行驶时工作，达到机器学习的目的。

“影子模式”的原理是，让特斯拉汽车的自动驾驶软件处于开启状态，传感器探测车辆行驶道路周围的数据，但驾驶操作完全由人来完成，机器不参与驾驶。在人的驾驶过程中，机器就能学习人的驾驶操作，从而达到提升自动驾驶能力的目的。

▲特斯拉2019年发布“影子模式”时的演讲

特斯拉当时就认为，如果只收集特定车辆的自动驾驶信息，测试结果通常都不准确，因为数据量、测试场景的局限性太大。如果大量特斯拉车主希望共享驾驶数据，使用这些数据进行机器学习，数据量和准确度都有更多保障。

特斯拉表示，如果使用电脑模拟器进行自动驾驶测试，每天测试量可以达到100万英里，而特斯拉车主所能共享的数据已经超过这个数字，车主共享的数据有更高的价值。

结语：特立独行者——特斯拉

在自动驾驶测试中，特斯拉算是个特立独行者。没有官方的自动驾驶测试，靠的是大量用户的驾驶数据；坚决不用激光雷达，相信摄像头+毫米波就能解决大多数自动驾驶难题。特斯拉的这种特立独行也让许多自动驾驶公司有些不知所措。

不过，正是特斯拉的特立独行才造就了特斯拉。从推出电动汽车的那一刻起，特斯拉就注定是个特立独行者。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

特斯拉动能回收原理是什么？

特斯拉单踏板的原理是什么？特斯拉单踏板的原理是什么？ 特斯拉单踏板的原理是通过加速踏板实现车辆起步、加减速等操作。以下是特斯拉相关内容的介绍：1、电动汽车：电动汽车是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。由于对环境影响相对传统汽车较小，其前景被广泛看好，但当前技术尚不成熟。2、纯电动汽车：相对燃油汽车而言，主要差别在于四大部件，驱动电机，调速控制器、动力电池、车载充电器。相对于加油站而言，它由公用超快充电站。纯电动汽车之品质差异取决于这四大部件，其价值高低也取决于这四大部件的品质。纯电动汽车的用途也在四大部件的选用配置直接相关。 @2019

特斯拉的自动驾驶技术到底有什么？

特斯拉动能回收原理是什么？特斯拉动能回收原理是什么？ 电动汽车动能回收的原理就是把电动机器转换为发电机，将制动产生的能量回收，将其储存在高压蓄电池。更多动能回收利用系统相关资料如下：1.性能：汽车在正常行驶过程中，不可避免地会有减速的需要，在这个时候，会暂停发动机的额动力输出，增加一个运行的阻力负荷去消耗掉汽车继续前行的惯性，这个阻力负荷装置就是制动器，在制动过程中，汽车前行的惯性对车辆的制动器做功，使其变为摩擦片的热能而不可逆的散失掉，目前基本的解决原理就是将汽车前行的惯量用一个装置或设备存储起来，在需要的时候再利用，这个装置就是动能回收利用系统。2.简介：动能回收系统是FIA在F1赛车上使用的一项技术，英文缩写为KERS。一般的动能回收利用系统通过ECU整合电池控制元件，控制发动机以及动能回收利用系统，汽车上装的发动机和电动机收集能量时扮演发电机释放能量切换至电动机模式，汽车上的锂电池用来储存发动机哦收集的电能，而多功能方向盘上则有加速按钮来控制能量释放时间的长短。 @2019

马斯克曾说会在2019年年底推出功能齐全的自动驾驶（Full?Self?Driving,简称?FSD），但现在已经到了2020年，特斯拉升级系统后除增加了“车辆召唤”功能，也并没有完全开放自动驾驶权限。对此，马斯克表示特斯拉希望通过训练神经网络来识别城市中可能遇到的每个物体并取相应的行动，从而强行进入城市驾驶，这可能还需要数月的时间。

不得不说，尽管还需数月，但如果能在今年内开放城市内的完全自动驾驶，也足以令人惊叹。而最近有日本媒体拆解了特斯拉Model?3，更是宣称它的自动驾驶技术要领先其余汽车制造商6年的时间，究竟有什么玄妙？

什么是“Hardware?3”？

说起来特斯拉的自动驾驶技术，不能忽略的就是它的自研芯片，也就是在2019年4月发布的“Hardware?3”。

其实在最开始的时候，特斯拉并没有完全独立研究这块集成芯片，而是与?Mobileye?合作，但后来特斯拉产品在驾驶情况下经历了一次事故，这显然没有达到预期的要求，所以二者不欢而散。随后特斯拉又携手英伟达，用英伟达的芯片解决方案，但显然马斯克觉得这还不够，于是在2016?年请来“芯片皇帝”?Jim?Keller?担任特斯拉硬件开发副总裁，也正式拉开了自研自动驾驶芯片的序幕。

从成品的FSD?电脑中可以看出，里面包含了两块自研芯片。这两款芯片独立运行，拥有各自的电源、DRAM?内存以及闪存，也就是说，当其中任何一个出现故障，FSD?电脑依然会正常驱动汽车进行自动驾驶。

“Hardware?3”拥有60亿颗晶体管，每秒能完成144万亿次计算，能同时处理每秒2300帧的图像。对比特斯拉上一代处理器（HW2.5），FSD在性能方面提高了21倍，并且能够应对L5级别自动驾驶所需的感知层数据量和计算能力，目前来看哪怕与英伟达这样的芯片公司相比也丝毫不落下风。

“神经网络”才是重点？

想要在自动驾驶方面比其它汽车制造厂更好仅仅拥有一块自研芯片也是不够的。特斯拉之所以能在驾驶领域拥有较好口碑，还有一个关键点，就是神经网络。

神经网络（NEURAL?NETWOTRK）现在对于用户来说并不再陌生，因为大家熟悉的手机产品很多都使用了这种机器学习方式，比如：Iphone?上的Siri。神经网络的工作原理的数学模型就像是生物神经网络。最主要的能力就是能够依赖大量的数据信息进行自我学习，而特斯拉拥有庞大的用户群以及数据量。所以特斯拉可以通过大量用户数据，教会机器识别车道线、车辆、行人、交通信号等内容。

具体来说，特斯拉会首先在神经网络中放置一个数据集，随机集大量数据然后进行标注，当神经网络在后续识别中存在识别不准确或者车内司机进行某些操作触发反馈机制后，车子会向总部回传这些数据，特斯拉会对数据进行验证修复，在经过海量数据学习之后，机器就变得更加智能，识别更加准确，同时更利于后续的路径规划以及决策操作。

根据之前特斯拉公布的一份数据，利用在全球的车队，特斯拉已经收集超过?160?亿公里的真实行驶数据，其中超过16?亿公里的行驶里程使用了?Autopilot?自动驾驶系统，海量的自动驾驶数据也是特斯拉相比其它汽车制造厂更占优势的地方。

视觉传感器有何作用？

说完了特斯拉自动驾驶中的“大脑”，想要完成出色的自动驾驶功能，还有一个部分不可缺少，那就是车辆的“眼睛”，也就是视觉传感器，俗称摄像头。

在特斯拉看来，人就是通过两只眼睛来实现对外界的感知，车辆上的摄像头作用与之类似，而特斯拉产品上的的视觉传感器有8?个，并且还有毫米波雷达等设备一起完成车辆在自动驾驶时对外界的感知。

总结

通过上述内容可以总结出，特斯拉自动驾驶技术的核心就是视觉感知+自我学习。而特斯拉这种通过神经网络来完成的“用户数据—自动驾驶—用户数据”提升闭环也能使特斯拉自动驾驶技术愈发的领先。

要说特斯拉完全自动驾驶功能何时能下放到现有产品上，很多行业人士乐观的认为将会在2020年内完成。反观其它汽车制造商，无论是传统品牌还是造车新势力，要么就被禁锢在传统的汽车制造逻辑中难以脱离，要么就是缺乏可用的大量用户数据。这些因素虽不说让它们在技术上落后特斯拉6年，但差距总归还是有一些的。据消息称，特斯拉的下一代芯片也会在两三年内面世，如再不加以追赶，特斯拉会不会在自动驾驶的道路彻底甩离这个时代呢？

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。