1樓：
我的Model 3前陣子裝了FSD計算機，可以用紅綠燈功能了。感覺大概有這麼幾個：
識別提前量很大，雖然動畫上只會顯示下乙個路口的紅綠燈狀況，但從提示資訊跳出來的速度來看應該是至少提前乙個路口就能識別紅綠燈。
識別成功率非常高。包括多個安裝在不同位置的紅綠燈，和車道紅綠燈。當然目前動畫上還沒有顯示「當前車道的紅綠燈狀態」，不過這個應該是很快就會更新。
我目前只看到了一次識別失敗的場景，是因為Sunny的關係導致肉眼看起來3個燈都沒亮。車也識別成了全暗。所以可靠性應該是沒問題的，什麼失效模式完全是杞人憂天。
2樓：右麥麥
可以很確定的說，僅靠感知來實現紅綠燈識別是不現實的。訊號燈的識別要達到又快又好必須要依賴V2X，V2X可以把你匹配的訊號燈的狀態、配時資訊、剩餘時間等以資料集的格式發給車端。
那麼來對比一下V2X和感知來獲取訊號燈的能力：1、首先是準確匹配哪乙個才是你所需要的訊號燈，V2X裝置會存V2X MAP資訊，可以根據車輛的位置準確匹配車輛所需的訊號燈。而感知可以看到很多個訊號燈，如果路上的訊號燈是左中右都有公升至多個岔口路，有五六個方向的訊號燈，哪個才是車輛要的，攝像頭無法分辨，這是第乙個難點。
2、訊號燈的配時資訊和剩餘時間光靠攝像頭是感知不到的，攝像頭最多感知訊號燈的狀態，沒法知道時間。這點V2X由於是資料集，肯定是沒問題的。3、時延問題，自動駕駛要求很高的時延，攝像頭由於距離的限制，要到100m以內才能開始識別，再加上識別速率比較低，等識別出來車輛可能已經到路口了，沒辦法滿足車輛要求。
而V2X是超視距的方式，可以在1km以外獲取訊號燈資料，並且其100ms以內的時延可以保證車輛很早就能獲取訊號燈資料，幫助無人駕駛做決策。4、就是最基礎的訊號燈識別問題了，國外的訊號燈一般有統一的格式，而國內的就千奇百怪，各種形狀各種狀態的訊號燈都有，比如上海是最後10幾秒才會有倒計時出來，有的城市一直會有倒計時，有的城市根本就沒有倒計時。關鍵是每個城市自己都有各種訊號燈，這導致了感知的訓練無比艱難，幾乎是不可能完成。
所以有句話說是自動駕駛如果在中國實現了，全世界就實現了。
說了那麼多綜上所述：特斯拉光靠感知的紅綠燈是絕對不可能在國內商用的，很少用絕對這個詞啊，這個至多是乙個demo。要想在中國實現紅綠燈識別這個看起來很簡單的功能還是需要V2X。
3樓：山貓
神經網路黑箱沒法做失效模式分析，過不了車規。貼地飛行的737max(這句話侮辱了ADA語言)，移動的龍膽瀉肝丸。
演算法NB、資料到喂、應用悠久就行？藥監局決定中藥不需要做藥代動力學，把龍膽瀉肝丸放進《藥典》時也是這樣想的。
4樓：西紅柿牛腩
地圖公司比如高德，得通過計算機視覺獲取道路線屬性，比如電子眼，紅綠燈，車道線，地面標誌線，交通警示牌，標誌線，藍方牌，各種交通指示牌。。。
由於拍攝問題，環境光線問題，無法獲取準確獲取紅綠燈的顏色（V2X+高精地圖實現），但是電子眼紅綠燈這些基本屬性還是要檢測的。
5樓：慕容中關村
紅綠燈檢測完全沒什麼必要，只要V2X一旦大規模應用，車輛隨時隨地可以讀取各個紅綠燈資訊，識別再準也不如紅綠燈主動廣播準。
紅綠燈前掉頭怎麼看燈？
普羅公尺修車 首先看燈，有些路口有調頭指示燈的，要看好車道，這種路口不一定是最左側車道，有可能在最右側，甚至中間某一兩個車道都是有可能。其次，沒有箭頭指示的，那麼預設都是最左側車道。這種路口分幾種情況，有些路口附近有缺口，是專門為了掉頭用的，這種一般可以直接掉頭不用看交通指示燈。有些路口有護欄或者導...
怎麼看待大部分國人開車紅綠燈要麼等半天才動要麼龜速起步，通過率低下？
因為紅燈即將轉綠燈的時候沒有乙個明確的訊號。部分城市有，例如上海，我去過也見過 綠燈即將轉紅燈的時候是有訊號的 黃燈，甚至綠燈即將轉黃燈的時候還會閃幾下，這個不同城市不一樣。2010年世博會的時候去的上海，那裡的紅燈即將轉綠燈的時候，黃燈會亮，確切地說是紅燈和黃燈都亮著。幾秒之後，就轉為綠燈。那時候...
怎麼看待剛剛發布的20考研複試形式？
你也是蘑菇嗎 想起了濤濤說的那句話 zf從來就沒有怕過學生鬧革命，以前沒有，以後也沒有。五四運動之所以能掀起大風大浪，是因為學生革命帶動了工人革命 有可能複試保留筆試，改為線上答題。複試權重不變，並且為差額複試。複試題目更加靈活，難度加大。而且由於複試較晚，對複試被刷的同學無論找工作還是二戰都不利。...