Die Fahrzeugsensorik ist die Grundlage für Autopilot, FSD (Supervised) und alle modernen Assistenzsysteme. Tesla verfolgt dabei einen klaren Ansatz: kamerabasierte Wahrnehmung mit KI, statt eines komplexen Sensor-Mixes aus Radar und Lidar.
Welche Sensoren nutzt Tesla?
1. Kameras – das Herzstück
Tesla-Fahrzeuge nutzen rundum angeordnete Kameras, die das Fahrzeugumfeld permanent erfassen.
Typisch sind:
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Frontkameras (Weitwinkel, Hauptkamera, Tele)
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Seitenkameras in den B-Säulen
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Rückfahrkamera
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zusätzliche Seitenkameras (je nach Modell)
Aufgabe der Kameras:
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Spur- und Fahrbahnerkennung
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Erkennung von Fahrzeugen, Fußgängern, Radfahrern
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Ampeln, Schilder, Markierungen
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Tiefen- und Geschwindigkeitsabschätzung per KI
Tesla setzt darauf, dass Software und neuronale Netze das Sehen lernen – ähnlich wie der Mensch.
2. Rechner & KI statt Sensorvielfalt
Die Kameradaten laufen in Teslas FSD-Computer, der sie in Echtzeit verarbeitet.
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Objekterkennung
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Bewegungsprognosen
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Trajektorienplanung
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Entscheidungsfindung
Der Vorteil:
Verbesserungen kommen per Software-Update, ohne neue Hardware.
3. Ultraschallsensoren (USS – teils entfallen)
Ältere Tesla-Modelle nutzten Ultraschallsensoren für kurze Distanzen (z. B. Parken).
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Reichweite: wenige Meter
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Einsatz: Parkhilfe, Abstandsmessung
In neueren Modellen wurden sie entfernt und durch Tesla Vision (Kamera + KI) ersetzt.
4. Kein Lidar, kein klassisches Radar
Tesla verzichtet bewusst auf:
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Lidar
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klassisches Langstreckenradar (in vielen Märkten)
Begründung von Tesla:
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Kameras liefern ausreichend Informationen
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weniger Hardware = geringere Kosten & Komplexität
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einheitliche Wahrnehmung für Mensch & KI
Das ist ein strategischer Unterschied zu vielen Wettbewerbern.
Tesla Vision – Sensorik als Softwareproblem
Unter Tesla Vision versteht man das Zusammenspiel aus:
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Kameras
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neuronalen Netzen
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Trainingsdaten aus Millionen Fahrzeugen
Das Ziel:
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vollständige Umweltwahrnehmung ohne zusätzliche Sensoren
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kontinuierliche Verbesserung durch reales Fahrdaten-Training
Vorteile von Teslas Sensoransatz
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geringere Hardwarekosten
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weniger Fehlerquellen
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einfache Skalierung
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schnelle Weiterentwicklung per Update
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einheitliche Plattform weltweit
Kritik & Herausforderungen
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Kameras sind licht- und wetterabhängig
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schlechte Sicht kann die Wahrnehmung erschweren
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hohe Anforderungen an KI und Rechenleistung
Tesla nimmt diese Herausforderungen bewusst in Kauf und setzt auf Datenmenge und Lernkurven.
Fazit
Teslas Fahrzeugsensorik basiert primär auf Kameras und künstlicher Intelligenz statt auf einem Sensor-Mix. Dieser Ansatz ist mutig, softwarezentriert und stark skalierbar. Ob er langfristig der beste Weg zum autonomen Fahren ist, entscheidet sich nicht an der Hardware – sondern an der Qualität der KI und der Datenbasis. Genau hier sieht Tesla seinen größten Vorteil.
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