Das autonome Fahren von Tesla basiert auf einem KI-zentrierten, kamerabasierten System, das die Umgebung visuell erfasst, versteht und darauf basierend Fahrentscheidungen trifft. Anders als viele Wettbewerber setzt Tesla nicht auf Radar oder Lidar, sondern auf neuronale Netze, die ähnlich wie ein Mensch sehen und handeln.
Aktuell handelt es sich um FSD (Supervised): Das Fahrzeug fährt selbstständig, der Fahrer bleibt jedoch verantwortlich.
1) Wahrnehmung: Sehen statt Messen
Tesla-Fahrzeuge nutzen mehrere Kameras rund um das Fahrzeug, um die Umgebung in Echtzeit zu erfassen. Diese liefern kontinuierliche Bild- und Videodaten aus verschiedenen Blickwinkeln.
Erkannt und interpretiert werden unter anderem:
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Fahrzeuge, Fußgänger, Radfahrer
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Fahrspuren, Bordsteine, Baustellen
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Ampeln, Verkehrsschilder, Vorfahrtsregeln
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Bewegungen und Absichten anderer Verkehrsteilnehmer
Die KI erstellt daraus ein dynamisches 3D-Modell der Umgebung („Occupancy Network“), das nicht nur Positionen, sondern auch Wahrscheinlichkeiten und Bewegungen abbildet.
2) Neuronale Netze statt fester Regeln
Statt klassische Wenn-Dann-Regeln zu programmieren, setzt Tesla auf tiefe neuronale Netze. Diese Netze werden mit riesigen Mengen realer Fahrdaten trainiert und lernen selbstständig Muster.
Wichtig dabei:
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Die Netze erkennen Zusammenhänge, nicht nur Objekte
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Sie lernen Verhalten, nicht nur Geometrie
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Entscheidungen entstehen probabilistisch, nicht deterministisch
Dadurch reagiert das System flexibler auf neue oder unerwartete Situationen.
3) End-to-End-Ansatz: Vom Bild zur Fahrentscheidung
Tesla verfolgt zunehmend einen End-to-End-Ansatz. Das bedeutet:
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Kamerabilder gehen direkt in neuronale Netze
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Die Netze erzeugen daraus Lenk-, Brems- und Beschleunigungsbefehle
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Zwischenschritte werden reduziert oder vollständig gelernt
Das System lernt damit nicht nur Teilaufgaben, sondern den gesamten Fahrprozess als zusammenhängendes Problem.
4) Planung: Wie fährt das Auto als Nächstes?
Auf Basis der Wahrnehmung plant das Fahrzeug seine nächsten Aktionen:
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Spurwahl
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Geschwindigkeit
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Abbiegen oder Anhalten
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Reaktion auf andere Verkehrsteilnehmer
Diese Planung erfolgt kontinuierlich und wird ständig neu berechnet. Das Fahrzeug antizipiert dabei mögliche Entwicklungen, statt nur auf aktuelle Zustände zu reagieren.
5) Training mit realen Fahrdaten
Ein zentraler Vorteil von Tesla ist die Datenbasis:
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Millionen Fahrzeuge liefern reale Fahrdaten
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Besonders relevante Situationen werden gezielt gesammelt
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Seltene oder kritische Szenarien erhalten Priorität
Die Daten werden automatisch annotiert und zum Training neuer Modelle genutzt. So lernt das System fortlaufend aus echten Verkehrssituationen weltweit.
6) Simulation, Validierung und Auslieferung
Bevor neue Modelle freigegeben werden, durchlaufen sie mehrere Stufen:
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Simulation mit Millionen virtueller Szenarien
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Vergleich mit vorherigen Modellversionen
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Sicherheits- und Leistungsbewertungen
Erst wenn ein Modell messbar besser ist, wird es per Over-the-Air-Update an Fahrzeuge ausgeliefert.
7) Hardware als Enabler
Teslas autonome Funktionen laufen auf speziell entwickelter Hardware:
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Eigene Autopilot-Computer
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Optimiert für KI-Inference in Echtzeit
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Enge Verzahnung von Software und Hardware
Künftige Hardwaregenerationen ermöglichen größere Modelle und komplexere Entscheidungsfindung.
Warum Tesla diesen Ansatz wählt
Teslas Strategie beruht auf mehreren Grundannahmen:
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Autonomes Fahren ist ein Verständnisproblem, kein Sensorproblem
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Visuelle Wahrnehmung ist ausreichend, wenn sie gut trainiert ist
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Skalierung gelingt nur mit Software, nicht mit teurer Zusatzhardware
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Lernen aus realer Welt ist wichtiger als perfekte Simulationen
Fazit
Teslas autonomes Fahren funktioniert technisch als lernendes, visuelles KI-System, das seine Umgebung versteht, Entscheidungen plant und sich kontinuierlich verbessert. Kameras liefern die Daten, neuronale Netze das Verständnis, und reale Fahrdaten sorgen für stetiges Lernen.
Dieser Ansatz ist komplex und ambitioniert, ermöglicht aber eine Skalierung, die langfristig den Weg zu echter, softwaregetriebener Autonomie ebnen soll.
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