ऐसा प्रतीत होता है कि टेस्ला ने आज सुबह फुल सेल्फ-ड्राइविंग बीटा प्रोग्राम के v11 को धीरे-धीरे रोल आउट करना शुरू कर दिया है, कुछ ही दिनों बाद सीईओ एलोन मस्क ने कहा कि कंपनी इसे और अधिक वाहनों के लिए जारी करना शुरू कर देगी।
टेस्ला के FSD बीटा v11.3.1 ने पिछले साल के अंत में कर्मचारियों के लिए और कुछ चुनिंदा ऑटोमेकर के लंबे समय से चले आ रहे परीक्षकों को कुछ हफ्ते पहले रोल आउट करना शुरू किया।
नियंत्रित रोलआउट टेस्ला को अत्यधिक सुरक्षित तरीके से अपने व्यवहार और प्रवृत्तियों की निगरानी करने की अनुमति देता है, क्योंकि यह एक छोटे से नमूने के आकार में मुद्दों या बगों को निर्धारित कर सकता है और व्यापक रिलीज शुरू होने से पहले उन्हें ठीक कर सकता है।
14 मार्च को, मस्क ने कहा कि v11 “इस सप्ताह के अंत में लाइव होना शुरू हो जाएगा,” और हमने इसे पहले भी सुना है। हालांकि, ऐसा प्रतीत होता है कि ऑटोमेकर शुरुआती समीक्षाओं से खुश है और इसे और अधिक वाहनों के लिए जारी करना शुरू कर रहा है।
V11 इस सप्ताह के अंत में विस्तृत होने लगा है
– एलोन मस्क (@elonmusk) 15 मार्च, 2023
v11.3.2 बीटा का नवीनतम संस्करण है और इसे Tesla सॉफ़्टवेयर अपडेट 2022.45.11 के साथ रोल आउट किया जा रहा है। TeslaScope के आंकड़ों के अनुसार, अधिक वाहनों को नए FSD बीटा v11 के साथ अपडेट किया जा रहा है, और r/TeslaMotors सब्रेडिट पर अधिक ड्राइवर रिपोर्ट करने लगे हैं कि उन्हें अपडेट प्राप्त हो गया है।
जिन ड्राइवरों ने इस रोलआउट के शुरुआती संस्करणों का अनुभव किया है, उन्होंने बताया है कि हाईवे ड्राइविंग में कई सुधार हुए हैं, और इनर-सिटी स्ट्रीट नेविगेशन को भी परिष्कृत किया गया है और यह पहले से कहीं अधिक सटीक लगता है, जो निस्संदेह सही दिशा में एक कदम है।
FSD बीटा के लिए पूर्ण रिलीज़ नोट TeslaScope के माध्यम से नीचे उपलब्ध हैं:
राजमार्ग पर सक्षम एफएसडी बीटा। यह हाईवे पर और ऑफ-हाईवे पर विजन और प्लानिंग स्टैक को एकीकृत करता है और विरासत हाईवे स्टैक को प्रतिस्थापित करता है, जो चार साल से अधिक पुराना है। विरासती हाईवे स्टैक अभी भी कई सिंगल-कैमरा और सिंगल-फ़्रेम नेटवर्क पर निर्भर करता है, और सरल लेन-विशिष्ट युद्धाभ्यास को संभालने के लिए सेटअप किया गया था। एफएसडी बीटा के मल्टी-कैमरा वीडियो नेटवर्क और नेक्स्ट-जेन प्लानर, जो लेन पर कम निर्भरता के साथ अधिक जटिल एजेंट इंटरैक्शन की अनुमति देता है, अधिक बुद्धिमान व्यवहार, सहज नियंत्रण और बेहतर निर्णय लेने के लिए रास्ता बनाता है। बेड़े से खनन किए गए अतिरिक्त 30k ऑटो-लेबल वाले क्लिप के माध्यम से, विशेष रूप से बड़े ट्रकों और उच्च-याव दर परिदृश्यों के लिए 15% तक बेहतर रिकॉल। इसके अतिरिक्त, कट-इन ऑब्जेक्ट्स के लिए समर्पित गति नियंत्रण का विस्तार और ट्यून किया गया। अन्य कारों को अहंकार के आसपास पैंतरेबाज़ी करने की अनुमति देने के लिए आगामी मोड़ की दिशा में पक्षपात करके, विस्तृत लेन में अहंकार की स्थिति में सुधार हुआ। सड़क पर अन्य वाहनों के लिए सुरक्षित दूरी बनाए रखने और आराम बढ़ाने के लिए लेन में ऑफसेट करके उच्च वक्रता या बड़े ट्रकों के परिदृश्यों के दौरान बेहतर संचालन। सघन ट्रैफिक में पाथ ब्लॉकेज लेन परिवर्तन के लिए बेहतर व्यवहार। घने ट्रैफिक में संभावित अंतराल के बचाव के लिए अहंकार अब अवरुद्ध लेन में अधिक प्रगति बनाए रखेगा। संरेखण चरण के दौरान उच्च त्वरण की अनुमति देकर घने यातायात परिदृश्यों में बेहतर लेन परिवर्तन। इसके परिणामस्वरूप अहंकार के बहुत करीब आसन्न लेन वाहनों से आगे निकलने के लिए अधिक प्राकृतिक अंतर चयन होता है। गलियों, रेखाओं और सड़क किनारे की भविष्यवाणियों के बीच पता लगाने की निरंतरता में सुधार करके मेड को चिकना बनाता है। यह लेन-मार्गदर्शन मॉड्यूल के नवीनतम संस्करण को रोड एज और लाइन नेटवर्क में एकीकृत करके पूरा किया गया था। अन्य वाहनों के चलने वाले शब्दार्थों का पता लगाने के लिए बेहतर सटीकता। उन मामलों के लिए 23% बेहतर सटीकता जहां अन्य वाहन ड्राइविंग के लिए संक्रमण करते हैं और उन मामलों के लिए 12% कम त्रुटि होती है जहां ऑटोपायलट गलत तरीके से पार्क किए गए अपने लीड वाहन का पता लगाता है। ये नेटवर्क में वीडियो संदर्भ बढ़ाकर, इन परिदृश्यों के अधिक डेटा जोड़कर, और नियंत्रण-प्रासंगिक वाहनों के लिए हानि जुर्माना बढ़ाकर प्राप्त किया गया। विस्तारित अधिकतम प्रक्षेपवक्र अनुकूलन क्षितिज, जिसके परिणामस्वरूप राजमार्ग गति पर ड्राइविंग करते समय उच्च घुमावदार सड़कों और दूर के वाहनों के लिए आसान नियंत्रण होता है। संकरी गलियों में खड़ी कारों की पंक्ति के बगल में बेहतर ड्राइविंग व्यवहार, अनावश्यक रूप से लेन बदलने या धीमा करने के बजाय लेन के भीतर रहने को प्राथमिकता देना। दृष्टि-आधारित स्थानीयकरण और मोटे मानचित्र लेन की संख्या के बीच बेहतर संलयन के माध्यम से बेहतर बैक-टू-बैक लेन परिवर्तन युद्धाभ्यास। एफएसडी बीटा बनाने की योजना बना रहे आगामी युद्धाभ्यासों को संप्रेषित करने के लिए यूजर इंटरफेस में टेक्स्ट ब्लर्ब्स जोड़ा गया। वाहन के पथ पर आने वाली मंदी के विज़ुअलाइज़ेशन में भी सुधार हुआ। मंदी की तीव्रता को इंगित करने के लिए शेवरॉन अलग-अलग अपारदर्शिता और गति पर प्रस्तुत करते हैं, और उन स्थानों पर एक ठोस रेखा दिखाई देती है जहां कार रुकेगी। ऑब्जेक्ट डिटेक्शन की रिकॉल और सटीकता में सुधार, विशेष रूप से अर्ध-ट्रकों की स्थिति त्रुटि को 10% तक कम करना, क्रमशः 100 मीटर से अधिक दूरी पर वाहनों को पार करने की रिकॉल और सटीकता को क्रमशः 3% और 7% तक बढ़ाना, और मोटरबाइक की रिकॉल को 5 से बढ़ाना %। यह हमारे दो मिलियन वीडियो क्लिप ऑटोलेबल डेटासेट में अतिरिक्त गुणवत्ता जांच लागू करके पूरा किया गया था। कम गति परिदृश्यों में वस्तु कीनेमेटीक्स मॉडलिंग में सुधार करके चौड़ी गलियों में और चौराहों के पास वस्तुओं के आसपास झूठी ऑफसेटिंग को कम किया।
टेस्ला ने व्यापक रिलीज के लिए एफएसडी बीटा वी11 को धीरे-धीरे रोल आउट किया
