自治運転の認識機能は2グループに分けられる:視野およびlidar。Teslaは視覚技術の最も頑強な保護者であり、それらはlidarを切り下げるのに最も不道徳な単語を使用する。
自動車産業のほとんどの人々は車に絶えず信頼性を保障するために事を加えている。しかしTeslaは反対をした。それはずっと車に事を減らしている:車の配線用ハーネスの長さを、身体部分の数減らし、および製造のステップを減らすことを減らす。それらは商業化の急速な実施を促進する技術にプロダクトをより速く受け入れるにはユーザーができるように十分に安くあるなる。
事実から、視野の解決に頼るTeslaが助けられた運転を大量生産する惑星の最もよい会社として現在確認されるので麝香にlidarを軽蔑する十分な首都がある。イーロン・マスクは実際にlidarを完全に断念するか。これは事実ではない。彼ははっきり視野およびlidarの利点そして不利な点を知り、絶えず視野の技術の使用をしかすることができないものがlidarの事によってする促進する。
なぜTesla使用lidarか。
理論では、視野およびlidarは完全な補足関係である。視野の解決のイメージ センサーは高いフレーム率および高リゾリューションの周囲の複雑な環境情報を得ることができ価格は安い。但し、イメージ センサーは受動センサーで、ライトを出さない。イメージの質は環境の明るさによって非常に影響され、粗い環境の感知の仕事を完了する難しさはまた非常に増加する。Lidarは脈打ったレーザー光線を出し、ターゲットの分散させたライトの特徴を検出することによってターゲットの深さ情報を得る活動的なセンサーである。それに高精度、大きい範囲および強いanti-interference能力の特徴がある。但し、lidarによって得られるデータは希薄、複雑直接使用しにくくレーザーの白黒性質は色および質情報を得ることを不可能にする。
従って、信頼性の考察に基づいてより正確な環境の認識を達成するために視野およびlidarを統合する方法を、企業の大半は調査している。例えば、中国のWeilan Technology Companyによって開発されるfour-leggedロボットAlphaDogは開いた業界標準を採用し、継ぎ目無く他のいろいろな先端技術と、視覚目的認識および視覚位置の技術を含んで統合し、接続するようにアルファ ロボット犬がレーダー・ベースのミリメートル波のレーダーの地図の構造（V-SLAM）の技術する。当然、開架の標準への感謝、温度検出器および煙センサーのような特定の拡張できる機能モジュールは後期のユーザーのニーズに従って開発することができる。
しかし麝香の眺めで、車および道は人々のために設計されている。人間が安全に運転するべき視野+頭脳のプロセス情報によって情報を集めることができるのでこれは自治運転をまた同じ視覚方法で達成することができることを意味する。強力にlidarを加えていたら杖を握っている人のよう一種の「超人的な感じ」、それであるである歩いている間。明らかに、松葉ずえは革新でが、革新を制限する。一方では、lidarの付加、lidarの高い費用および電気システムの複雑さが原因でTeslaの負の製造業の一貫した概念と矛盾していて下さい。
視野のネックはアルゴリズムにあり、lidarのネックは主義にある。明らかに、視野により大きい開発潜在性があり、また論理上より高い上限がある。それは簡単な事の代りに正しいことをする麝香の様式である。
間隔リアルタイムの環境を元通りにする各レーザー ポイントを通したlidarのパス。Teslaは各ピクセルの深さを予測し、次にlidarの機能性を複製するために写し出す。第2イメージの各ピクセルを分析し、実質3D場面に元通りにしなさい。おそらく中心の機能が今でもアルゴリズムを支える画像処理のアルゴリズムおよび高計算ハードウェアであることがある。これはまたTeslaの視野の解決のそれ以上の改善の明示である。Teslaが破片のレベルに自治ドライブの開発をなぜ深めなければならないか理解することは困難ではない。
視覚解決のなることはより強くより速い、またはlidarの解決の費用の低下より速いか。誰も最後の笑いがあることを今日のルートの討論がなぜ起こったが、各ルートのサポータはしっかりと信じるかである結果を予測できない。