特斯拉 FSD 如何应对复杂的交通路况？

特斯拉 FSD 应对复杂交通路况主要依靠以下方式。

首先是强大的传感器组合，包括摄像头、雷达和超声波传感器，它们协同工作，采集周围环境数据构建三维模型，能准确识别汽车、自行车、行人等，还能监测环境变化。

视觉识别方面，主要依靠摄像头，其计算机视觉算法经大量数据训练，可有效区分交通标志、信号灯及其他道路用户。

深度学习技术让 FSD 不断自我优化，经历新驾驶情境会记录经验用于未来决策，提升安全性和效率。

冗余设计也很关键，雷达和超声波传感器为摄像头提供数据冗余，防止单点故障，确保系统可靠。

在应对城市街道与拥堵情况时，FSD 通过多传感器融合、深度学习算法和实时数据处理，能识别车辆、行人、交通信号和路标等元素，模拟决策，按交通规则做出安全反应。

面对各种高难场景，比如儿童突然高速过马路、右侧静止车辆突然起步、超车时前车车门突然打开、交通锥障碍物闪现、前方车辆突然扔交通锥等，FSD 都能迅速检测并做出有效反应，及时刹停、避让。

最新的 FSD(Supervised)v13.2 版本表现出色，能在被 UPS 货车挡住出路的狭窄街边停车位完成精准倒车和绕行，还能避让难以看到的 Waymo 自动驾驶汽车。其最大亮点是“从停车位到停车位”的端到端驾驶模式，用户按住“hold-to-start”按钮就能启动从停车场导航的功能。

总之，特斯拉 FSD 通过多种先进技术和不断优化，在应对复杂交通路况方面展现出强大能力。