Tesla объясняет, что происходит с автопилотом в FSD Beta v11, добавляет голосовую обратную связь

В примечаниях к последней версии Tesla FSD Beta v11 компания Tesla объясняет, что происходит с автопилотом в новом обновлении, и добавляет возможность отправлять голосовую обратную связь.

Tesla FSD Beta v11 — это одновременно захватывающий и пугающий шаг, поскольку он должен объединить магистральные модули FSD и автопилота Tesla.

FSD Beta позволяет автомобилям Tesla автономно двигаться к месту назначения, введенному 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, она по-прежнему считается системой помощи водителю второго уровня, несмотря на название. Это была своего рода программа «два шага вперед, один шаг назад», поскольку некоторые обновления привели к регрессии в плане возможностей вождения.

Реклама — прокрутите, чтобы узнать больше

Tesla часто выпускает новые обновления программного обеспечения для программы FSD Beta и добавляет в нее больше владельцев.

С момента более широкого выпуска бета-версии в прошлом году в программе в Северной Америке участвует более 400 000 владельцев Tesla — практически каждый владелец Tesla, купивший пакет FSD для своих автомобилей.

Однако большая часть этих владельцев еще не получила значительных обновлений FSD Beta, поскольку Tesla должна была выпустить v11 для всего парка в ноябре 2022 года, но обновление с тех пор находится на тестировании в закрытом парке Tesla.

Это обновление является важным шагом, поскольку оно включает множество новых нейронных сетей, как заявил Илон Маск, но с точки зрения потребителя оно также важно, поскольку ожидается, что оно объединит стек программного обеспечения Tesla FSD Beta, в основном используемый на дорогах и городских улицах, со стеком программного обеспечения Tesla Autopilot, который используется как система помощи водителю второго уровня на автомагистралях.

Его несколько раз откладывали, но недавно Маск подтвердил, что новая версия (v11.3) на этой неделе будет передана в закрытый бета-парк, что указывает на то, что она, возможно, наконец, будет выпущена более широко.

Теперь Not a Tesla App, которая отслеживает обновления программного обеспечения Tesla, получила примечания к выпуску FSD Beta v11.3, и они содержат интересную информацию.

Tesla начинает с более подробного объяснения того, что произойдет с автопилотом в этом обновлении:

Включена FSD Beta на трассе. Это унифицирует стек зрения и планирования как на трассе, так и вне ее, и заменяет устаревший магистральный стек, которому более четырех лет. Устаревший магистральный стек по-прежнему полагается на несколько однокамерных и однокадровых сетей и был настроен для выполнения простых маневров в пределах полосы движения. Сети видео с нескольких камер FSD Beta и планировщик нового поколения, который обеспечивает более сложные взаимодействия между объектами с меньшей зависимостью от полос движения, позволяют добавлять более интеллектуальное поведение, плавное управление и лучшее принятие решений.

Как и ожидалось, это оставляет дверь открытой для некоторой регрессии на начальном этапе, но Tesla ясно дает понять, что верит в этот путь в долгосрочной перспективе.

Еще одной интересной новой функцией, представленной в примечаниях к выпуску, является возможность отправлять Tesla голосовые заметки о вашем опыте использования FSD Beta. Это то, о чем просили бета-тестеры в течение некоторого времени, поскольку они могут использовать это, чтобы предоставить Tesla больше деталей о конкретной ситуации, с которой они сталкиваются в системе.

Большая часть остальных примечаний, по-видимому, сосредоточена на пресечении некоторого потенциально опасного поведения при вождении, которым известен FSD Beta и которое было недавно описано NHTSA в уведомлении об отзыве FSD Beta.

Как мы отметили в нашем отчете об отзыве, в уведомлении говорилось, что «исправление» Tesla для «отзыва» было просто обычным следующим обновлением программного обеспечения, но теперь похоже, что они действительно попытались более конкретно решить некоторые из этих проблем, как описано в примечаниях к выпуску.

Вот полные примечания к выпуску Tesla FSD Beta v11.3:

• Включена FSD Beta на трассе. Это унифицирует стек зрения и планирования как на трассе, так и вне ее, и заменяет устаревший магистральный стек, которому более четырех лет. Устаревший магистральный стек по-прежнему полагается на несколько однокамерных и однокадровых сетей и был настроен для выполнения простых маневров в пределах полосы движения. Сети видео с нескольких камер FSD Beta и планировщик нового поколения, который обеспечивает более сложные взаимодействия между объектами с меньшей зависимостью от полос движения, позволяют добавлять более интеллектуальное поведение, плавное управление и лучшее принятие решений.
• Добавлены голосовые заметки о поездке. После вмешательства вы теперь можете отправить анонимное голосовое сообщение Tesla, описывающее ваш опыт, чтобы помочь улучшить автопилот.
• Расширенная система автоматического экстренного торможения (AEB) для обработки транспортных средств, пересекающих путь автомобиля. Это включает случаи, когда другие транспортные средства проезжают на красный свет или поворачивают через путь автомобиля, нарушая приоритет. Повторный анализ предыдущих столкновений такого типа предполагает, что 49% случаев будут смягчены новым поведением. Это улучшение теперь активно как при ручном вождении, так и при работе автопилота.
• Улучшено время реакции автопилота на проезжающих на красный свет и знаки «Стоп» на 500 мс за счет усиления зависимости от мгновенной кинематики объекта наряду с оценками траектории.
• Добавлена магистральная сеть полос дальнего действия для обеспечения более раннего реагирования на заблокированные полосы и кривые. Снижена ошибка прогнозирования целевой позы для нейронной сети кандидатной траектории на 40%, а время выполнения сокращено в 3 раза. Этого удалось достичь за счет улучшения набора данных с использованием более тяжелой и надежной автономной маркировки, увеличения размера этого улучшенного набора данных в 4 раза, а также внедрения лучшей архитектуры и пространства признаков.
• Улучшено обнаружение сети занятости на 180 тыс. сложных видео, включая отражения дождя, дорожный мусор и сильные кривые.
• Улучшена фиксация случаев перестроения вблизи на 20% путем добавления 40 тысяч автоматически размеченных клипов из парка для этого сценария в набор данных. Также улучшена обработка случаев перестроения за счет улучшения моделирования их движения в полосу автомобиля, используя это для более плавного поперечного и продольного управления для объектов, выполняющих перестроение.
• Добавлен «модуль управления полосой движения и функция потерь восприятия в сеть краев дороги и линий», что привело к увеличению абсолютной фиксации линий на 6% и абсолютной фиксации краев дороги на 7%.
• Улучшена общая геометрия и стабильность прогнозирования полос путем обновления представления модуля «управление полосой движения» информацией, относящейся к прогнозированию пересекающихся и встречных полос.
• Улучшена обработка в сценариях высокой скорости и высокой кривизны путем смещения к внутренним линиям полосы.
• Улучшены перестроения, включая: более раннее обнаружение и обработка одновременных перестроений, лучший выбор промежутков при приближении к поворотам, лучшая интеграция между решениями о перестроении на основе скорости и навигации, а также большая дифференциация между профилями вождения FSD в отношении перестроений на скорости.
• Улучшен плавный отклик продольного управления при следовании за ведущими автомобилями за счет лучшего моделирования возможного влияния стоп-сигналов ведущих автомобилей на их будущие профили скорости.
• Улучшено обнаружение редких объектов на 18% и уменьшена ошибка глубины для больших грузовиков на 9%, в основном за счет миграции на более плотно аннотированные наборы данных с автоматической маркировкой.
• Улучшено семантическое обнаружение школьных автобусов на 12% и транспортных средств, переходящих из статического состояния в движущееся, на 15%. Этого удалось достичь за счет повышения точности маркировки набора данных и увеличения его размера на 5%.
• Улучшено принятие решений на перекрестках за счет использования оценки траектории автомобиля на основе нейронной сети вместо аппроксимированных кинематических моделей.
• Повышена надежность и плавность управления слиянием путем отказа от устаревших задач в области слияния в пользу топологий слияния, полученных из векторных полос.
• Разблокированы более длинные клипы телеметрии парка (до 26%) путем балансировки сжатых буферов IPC и оптимизированного планирования записи на парных SoC.