Tesla начала выпуск крупного нового обновления программного обеспечения Full Self-Driving (FSD) Beta с множеством улучшений.
Автопроизводитель может расширить доступ к бета-версии, если это обновление «будет работать хорошо», по словам генерального директора Илона Маска.
Tesla Full Self-Driving Beta
С октября 2020 года Tesla медленно внедряет так называемую «Full Self-Driving Beta» (FSD Beta) — раннюю версию своего программного обеспечения для автономного вождения, которое в настоящее время тестируется парком владельцев Tesla, отобранных компанией, а также через свою « оценку безопасности“.
Программное обеспечение позволяет автомобилю автоматически добираться до пункта назначения, введенного в навигационную систему автомобиля, но водитель должен оставаться бдительным и готовым в любой момент взять управление на себя.
Поскольку ответственность лежит на водителе, а не на системе Tesla, несмотря на название, это по-прежнему считается системой помощи водителю второго уровня. Это была своего рода программа «два шага вперед, один шаг назад», поскольку некоторые обновления приводили к регрессу в плане возможностей вождения.
Tesla часто выпускает новые обновления программного обеспечения для программы FSD Beta и добавляет в нее больше владельцев.
Последним значительным обновлением было FSD Beta 10.10 в начале февраля.
По состоянию на четвертый квартал 2021 года автопроизводитель сообщил, что в программе FSD Beta насчитывается почти 60 000 владельцев.
Tesla FSD Beta 10.11
Теперь Tesla начала распространять новое обновление FSD Beta 10.11 для своей программы Early Access, и, судя по примечаниям к выпуску, оно является значительным.
Вот примечания к выпуску:
- Улучшено моделирование геометрии полосы движения с плотных растров («набор точек») на авторегрессивный декодер, который непосредственно предсказывает и соединяет точки дорожных полос «векторного пространства» с использованием трансформерной нейронной сети. Это позволяет нам предсказывать пересекающиеся полосы, обеспечивает вычислительно более дешевую и менее подверженную ошибкам постобработку, а также прокладывает путь к совместному прогнозированию множества других сигналов и их взаимосвязей сквозным образом. Используются более точные прогнозы того, где автомобили поворачивают или перестраиваются, чтобы уменьшить ненужное замедление для автомобилей, которые не пересекут нашу полосу движения.
- Улучшено понимание приоритета проезда, если карта неточна или автомобиль не может следовать навигации. В частности, моделирование границ перекрестков теперь полностью основано на прогнозах сети и больше не использует основанные на карте эвристики.
- Точность обнаружения уязвимых участников дорожного движения (VRU) улучшена на 44,9%, что значительно снижает количество ложных срабатываний пешеходов и велосипедистов (особенно вокруг швов на асфальте, следов скольжения и капель дождя). Это было достигнуто за счет увеличения размера данных самообуча следующего поколения, обучения параметров сети, которые ранее были заморожены, и модификации функций потерь сети. Мы обнаружили, что это уменьшает количество ложных замедлений, связанных с VRU.
- Снижена ошибка прогнозирования скорости для близко расположенных мотоциклов, скутеров, инвалидных колясок и пешеходов на 63,6%. Для этого мы ввели новый набор данных симулированных антагонистических взаимодействий VRU на высоких скоростях. Это обновление улучшает управление автопилотом в отношении быстро движущихся и перестраивающихся VRU.
- Улучшен профиль ползучести с более высоким рывком при начале и окончании ползучести.
- Улучшено управление для близлежащих препятствий путем прогнозирования непрерывного расстояния до статической геометрии с помощью общей сети статических препятствий.
- Уровень ошибок атрибута «припаркован» для транспортных средств снижен на 17% за счет увеличения размера набора данных на 14%. Также повышена точность стоп-сигналов.
- Ошибка скорости в сценарии «чистый старт» улучшена на 5%, а ошибка скорости в сценарии автомагистрали — на 10% за счет настройки функции потерь, направленной на повышение производительности в сложных сценариях.
- Улучшено обнаружение и управление для открытых автомобильных дверей.
- Улучшена плавность прохождения поворотов за счет использования подхода, основанного на оптимизации, для определения того, какие дорожные линии нерелевантны для управления, учитывая пределы бокового и продольного ускорения и рывка, а также кинематику автомобиля.
- Повышена стабильность визуализаций FSD Ul за счет оптимизации конвейера передачи данных Ethernet на 15%.
Генеральный директор Илон Маск заявил, что если это обновление «будет работать хорошо», Tesla «вероятно» снизит доступ для водителей, получивших 95 баллов по оценке безопасности водителя. Это должно предоставить доступ к бета-версии гораздо большему количеству покупателей FSD.
Что касается Канады, владельцы Tesla, купившие FSD, имеют доступ к оценке безопасности водителя уже более недели. Ожидается, что автопроизводитель вскоре начнет выпуск бета-версии для тех, у кого наивысшие оценки.