特斯拉相信该雷达可被用作主控制传感器，且不需要摄像头确认视觉形象识别。在雷达探测成像时，光子在波长运行中可以轻易地穿越雾、粉尘、雨、雪，然而金属物品看起来如同镜子。雷达可以识别人，但是他们被显示为部分透明。不过，木制品和塑料制品这些对人类而言显而易见的物品，对雷达而言，几乎都像玻璃一样透明。
另一方面，任何带有皿状的金属表面不仅仅会反光，更会将反射信号放大数倍。比如，一个丢弃在公路上的易拉罐，如果凹状瓶底朝向车头，就会被雷达识别成为一个大型的危险障碍物，你一定不想猛踩刹车而躲避一个小小的易拉罐。
因此，如何避免由于错误报警而导致车辆停止行进，是使用雷达带来的一个大问题。在车辆即将撞上大型物体时，刹车是必要的，但绝对不是为了避开一个易拉罐。这些不必要的刹车行为，轻则带来负面情绪，重则导致驾驶员受伤。
为了解决误识别障碍物从而导致频繁刹车制动问题的第一步，是拥有更为详细的点云数据。空中升级8.0系统对现有雷达功能的解锁，使得每一个雷达可以探测到比之前多六倍的周边物体，并且有能力在每一个物体上获得更多细节信息。
减少误识别的第二步，则包括了以十分之一秒的速度，整合雷达的影像帧汇编成现实场景的3D“影像“。在一般情况下，通过单一影像帧，很难知道物体是移动的，静止的，或者只是反光造成的虚像。能够的到精确的辨别，需要通过比较包含车辆速度、预期轨迹信息的连续影像帧。这样，车辆才可以分辨前方物体是否是真实的，同时评定碰撞的概率。
第三步就更加复杂：当行驶中的车辆正在接近一个路标位于坡顶的上行高速公路，或一个路标位于桥下的下行桥梁时，这种视觉上的落差，经常看起来像是碰撞路线。而导航和高精准GPS都不足以判定车辆是否将要通过此路段。到车辆接近道路变道口时再刹车为时已晚。
这种情况下，车队学习功能便派上用场。一开始，车队不会采取任何行动，而只是识别出路标、桥梁和其他静止的物体，并通过雷达绘制地图。汽车电脑在后台将核实其预计应该刹车、与驾驶员的实际行为进行比较，并将这些数据上传至特斯拉数据库。如果一些车辆安全通过被雷达标定的物体，无论Autopilot是否开启，这个物体将被加入地理编码的白名单(被标注安全)。
即使数据显示某一地段因误判而导致刹车行为的几率很小，车辆依然会在摄像头没有探测到前方障碍物的情况下，采取轻微制动。随着系统的不断优化，当雷达确定99.99%发生碰撞的可能性时，刹车强度将会逐步提升至全力制动。或许这不能彻底地避免碰撞的发生，但明显的减速，会使车上乘客受到严重伤害的机率大大降低。
以上功能结合雷达，可以实现穿透大多数难以目视的物体的能力，将带来的直接效果是，车辆几乎可以无障碍的实现高效率准确制动。也就是说即使UFO降落在能见度为零的高速公路上时，特斯拉也能及时地采取制动措施。
让这项技术更进一步，未来特斯拉将可以搜集到，由前车底部传回的雷达信号并及时刹车，即使前车无法被图像及雷达系统所探测到，特斯拉也可以使用雷达脉冲信号和光子飞行时间来辨别信号。或许前车会撞上浓雾中的UFO，但特斯拉不会。
除最新的雷达识别功能外，新版本的自动辅助驾驶还做出了一些其他的优化：
1、TACC最大制动率提升，并且延迟时间缩短五分之一；
2、车辆通过识别两辆车的雷达回波，提升车辆紧急刹车，或其它引起大力刹车的事件的反应速度；
3、搭载空中升级8.0版本，或使用8.1版本导航系统，车辆识别高速公路出口（但是目前仅限美国使用）；
4、当超越一台接近分道线边缘的速度较慢车辆时，特斯拉车辆可自动调整在车道内的位置（尽量保持安全的侧向车距）；
5、车辆提示警报更加明显，包括在仪表板上通过闪烁白色边框提示驾驶员；
6、通过识别前车转向灯，提高对插队车辆的侦测；
7、在欧洲地区减小右侧超车的可能性（但不知靠左行驶的国家或地区，车辆将会如何判断）；
8、提高自动并线功能的可用性；
9、如驾驶员始终忽略车内重复的警报，车辆将禁用辅助转向功能，直至车辆驻车；
10、在紧急情况下，自动刹车功能将更有效的介入；
11、即使车辆未开启辅助转向功能，当车辆检测到即将偏离行驶道路，驾驶员仍然没有转动方向盘时，车辆会发出警报；
12、随着数据的完善，在即将发生交通事故时，车辆会主动开启辅助转向功能，尝试避免一定会发生的碰撞；
13、得益于车队学习功能，车辆的弯道车速调节可随之适应。
