
车主反馈较多的误判场景集中在低光照或复杂反射环境,如地下车库、隧道、墓地等区域。地下车库的金属管道热胀冷缩产生的微小振动,隧道墙面的雷达波二次反射,或墓地金属墓碑的不规则反光,都可能被毫米波雷达识别为“移动行人”信号。视觉摄像头在光线不足时依赖算法补全图像,也会加剧误判概率。
特斯拉采用毫米波雷达与视觉摄像头融合方案,雷达对金属物体敏感度较高,而视觉系统在弱光环境下依赖机器学习模型对图像进行分析。当环境中存在类似人体轮廓的静止物体(如广告牌人形图案)或动态干扰源(如风吹动的塑料袋)时,系统可能将其错误归类为“行人”。此外,传感器表面附着污渍或冰雪,会影响信号接收精度,进一步增加误判风险。
建议车主定期检查传感器状态,保持摄像头、雷达表面清洁,避免污渍、冰雪遮挡信号。同时,应保持车辆系统为最新版本,特斯拉会通过OTA推送算法优化包,针对常见误判场景调整识别逻辑。在复杂环境如地下车库、隧道行驶时,建议手动接管车辆,避免过度依赖辅助驾驶功能,确保行车安全。
遇到雷达显示有人走动时,车主无需惊慌,可先观察实际环境确认是否存在行人,若为误判,可通过上述方法降低再次发生概率。智能驾驶系统仍在持续进化,驾驶员保持主动观察仍是安全驾驶的核心。