Skip to main content

数回の反復と調整の後、FSD Beta 10.69 はより大きな FSD Beta プログラムにロールアウトする準備ができているようです。 Elon Musk は Twitter でアップデートについて言及し、CEO は v10.69.2.2 であると述べています。 米国とカナダの 160,000 の所有者に拡大する必要があります。

FSD ベータ プログラムに関する彼の他の発表と同様に、マスクのコメントは Twitter に投稿されました。 「FSD Beta 10.69.2.1 は良さそうで、米国とカナダの 160,000 人の所有者にまで広がっています」と Musk は書き直し、v10.69.2.1 ではなく FSD Beta 10.69.2.2 について話していることを明らかにしました。

Elon Musk は FSD Beta 関連の声明について非常に楽観的であることが知られていますが、v10.69.2.2 に関する彼のコメントは、プログラムの長年のメンバーの一部からの観察を反映しています。 ベテラン FSD ベータテスター @WholeMarsブログシステムがうまく機能しない場合にシステムを批判することをためらわない 氏は、v10.69.2.2 での彼の乗っ取りは取るに足らないものであると指摘しました。 仲間の FSD ベータ テスター @GailAlfarATX 同様の観察を報告した。

テスラは間違いなく FSD をフリートにリリースすることを推進しているようです。 招待者限定の Goldman Sachs 技術会議でのテスラの IR 担当シニア ディレクター Martin Viecha からの最近のコメントは、電気自動車メーカーが年末頃に「監視された」FSD をリリースする予定であることを示唆しています。 これは、FSD の広範なリリースに関するイーロン マスクの見積もりとほぼ同じ時期です。

もちろん、テスラが年末までに「監視された」FSDを消費者にリリースできたとしても、高度なドライバーアシストシステムのバージョンでは、ドライバーが道路に注意を払い、適切な手順に従う必要があることに注意してください。運転の練習。 ただし、機能が完全な「監視付き」FSD を使用すると、Tesla は、高速道路にいるか都心部の道路にいるかに関係なく、自分でナビゲートできます。 そして、それは最終的に、打ち負かすのが非常に難しい機能です.

以下は、NotaTeslaApp によって取得された FSD Beta v10.69.2.2 のリリース ノートです。

ビデオ ストリームから抽出された特徴を粗いマップ データ、つまり車線数と車線接続性と融合させる、Vector Lanes ニューラル ネットワークに新しい「ディープ レーン ガイダンス」モジュールを追加しました。 このアーキテクチャは、前のモデルと比較してレーン トポロジで 44% 低いエラー率を達成し、レーンとその接続が視覚的に明らかになる前に、よりスムーズな制御を可能にします。 これにより、すべての Autopilot ドライブを自分の通勤を運転するのと同じくらい優れたものにする方法が提供されますが、道路の変化に適応する十分に一般的な方法です。

–システムのモデリングと軌道計画における作動遅延を改善することにより、遅延を犠牲にすることなく、全体的な運転の滑らかさを改善しました。 軌道プランナーは、ステアリング コマンドから実際のステアリング作動までの遅延と、加速およびブレーキ コマンドから作動までの遅延を個別に考慮するようになりました。 これにより、車両の運転方法のより正確なモデルである軌跡が得られます。 これにより、下流のコントローラーの追跡と滑らかさが向上し、過酷な操作中の応答がより正確になります。

– 高速横断交通が存在する場合に、中央交差領域に接近および通過する際の、より適切な速度プロファイルによる保護されていない左折を改善しました (「チャック クック スタイル」の保護されていない左折)。 これは、高速物体の前を行く必要がある場合に、最適化可能な初期ジャークを可能にして、人間がペダルを踏むのを模倣することによって行われました。 また、そのような安全領域に近づく改善された横方向のプロファイルは、領域を出るためにうまく整列するより良いポーズを可能にします. 最後に、将来の意図をより適切にモデル化することで、中央クロスオーバー領域内に入る、または待機しているオブジェクトとの相互作用が改善されました。

– Occupancy Network からの任意の低速移動ボリュームの制御を追加しました。 これにより、立方体プリミティブでは簡単に表現できないオブジェクト形状をより正確に制御することもできます。 これには、すべての 3D ボクセルで速度を予測する必要がありました。 動きの遅い UFO を制御できるようになりました。

– 単一の時間ステップからの画像の代わりにビデオを使用するように占有ネットワークをアップグレードしました。 この一時的なコンテキストにより、ネットワークは一時的な閉塞に対して堅牢になり、占有フローの予測が可能になります。 また、セマンティクス主導の外れ値の排除、ハード サンプル マイニング、およびデータセット サイズの 2.4 倍の増加により、グラウンド トゥルースが改善されました。

– 新しい 2 ステージ アーキテクチャにアップグレードされ、ネットワーク コンピューティングが O(スペース) ではなく O(オブジェクト) に割り当てられるオブジェクト キネマティクス (速度、加速度、ヨー レートなど) を生成します。 これにより、コンピューティングの 10 分の 1 を使用しながら、遠くを横断する車両の速度推定値が 20% 向上しました。

– 信号機と一方通行車線との関連付けを改善することにより、保護された右折の滑らかさを向上させ、一方通行車線との譲歩標識を改善しました。 これにより、関連するオブジェクトが存在しない場合の誤ったスローダウンが減少し、存在する場合の降伏位置も改善されます。

– 横断歩道付近での誤った減速を減らしました。 これは、歩行者と自転車の動きに基づく意図の理解を改善することで行われました。

– 完全なベクター レーン ニューラル ネットワークの更新により、エゴ関連レーンのジオメトリ エラーが 34% 改善され、交差レーンが 21% 改善されました。 ネットワーク アーキテクチャの情報のボトルネックは、カメラごとの特徴抽出器、ビデオ モジュール、自己回帰デコーダの内部のサイズを増やし、レーンの細かい位置を大幅に改善するハード アテンション メカニズムを追加することで解消されました。

– 視認性を求めて忍び寄るときの速度プロファイルをより快適にし、遮られている可能性のあるオブジェクトを保護するときにスムーズに停止できるようにしました。

– 自動ラベル付けされたトレーニング セットのサイズを 2 倍にすることで、動物の再現率が 34% 向上しました。

– 交通規制の有無に関係なく、オブジェクトがエゴのパスを横切る可能性のある交差点での視認性のためにクリープを有効にしました。

– 軌道の最適化で動的な解決を可能にし、より細かい制御が不可欠な領域に集中できるようにすることで、オブジェクトが交差する重要なシナリオでの停止位置の精度が向上しました。

– 自己回帰デコーダーの注意操作にトポロジー トークンを参加させ、トレーニング中にフォーク トークンに適用される損失を増やすことで、フォーク レーンのリコールが 36% 増加しました。

– ニューラルネットワークへの入力として使用されるオンボードの軌道推定を改善することにより、歩行者と自転車の速度エラーを 17% 改善しました。

– オブジェクト検出の再現率が向上し、トレーニング中に使用される損失関数を調整してラベルの品質を改善することで、遠くを横断する車両の検出漏れを 26% 排除しました。

–ヨーレートと横方向の動きを尤度推定に組み込むことにより、ヨーレートが高いシナリオでのオブジェクトの将来のパス予測が改善されました。 これは、特に交差点やカットインのシナリオで、オブジェクトが自我の車線に出入りするのに役立ちます。

–今後のマップ速度の変更の処理を改善することにより、高速道路に入る際の速度が向上し、高速道路への合流の信頼性が向上します。

– 先頭車両のジャークを考慮することで、停止から開始する際の待ち時間が短縮されました。

– 予想されるブレーキ プロファイルに対して現在の運動学的状態を評価することにより、赤信号ランナーのより迅速な識別を可能にしました。

トップ バー UI の[ビデオ録画]ボタンを押して、フィードバックを共有してください。 押すと、車両の外部カメラが VIN に関連付けられた短い Autopilot スナップショットを Tesla エンジニアリング チームと共有し、FSD の改善を支援します。 クリップを表示できなくなります。

Tesla FSD Beta 10.69.2.2、米国とカナダの 160,000 の所有者に拡張: イーロン マスク

Leave a Reply