Схоже, що після кількох ітерацій і налаштувань бета-версія FSD 10.69 готова до розгортання більшої програми FSD Beta. Ілон Маск згадав про оновлення в Twitter, а генеральний директор заявив, що v10.69.2.2. має поширюватися на 160 000 власників у Сполучених Штатах і Канаді.
Подібно до інших своїх повідомлень про програму FSD Beta, коментарі Маска були опубліковані в Twitter. «FSD Beta 10.69.2.1 виглядає добре, поширюється на 160 тисяч власників у США та Канаді», — написав Маск, перш ніж виправитися та уточнити, що він говорив про FSD Beta 10.69.2.2, а не v10.69.2.1.
Хоча Ілон Маск має відому тенденцію бути надзвичайно оптимістичним щодо заяв, пов’язаних із FSD Beta, його коментарі щодо версії 10.69.2.2 дійсно відображають спостереження деяких давніх учасників програми. Ветеран бета-тестеру FSD @WholeMarsBlog, який не уникає критики системи, якщо вона погано працює, зазначив, що його поглинання версії 10.69.2.2 були незначними. Другий бета-тестер FSD @GailAlfarATX повідомили про подібні спостереження.
Схоже, Tesla наполягає на випуску FSD у свій автопарк. Нещодавні коментарі старшого директора зі зв’язків з інвесторами Tesla Мартіна Вієхи під час технічної конференції Goldman Sachs, призначеної лише для запрошених, натякнули, що виробник електромобілів збирається випустити «контрольований» FSD приблизно наприкінці року. Це приблизно в той самий час, що й оцінка Ілона Маска для широкого випуску FSD.
Звичайно, слід зазначити, що навіть якщо Tesla вдасться випустити «контрольований» FSD для споживачів до кінця року, версія вдосконаленої системи допомоги водієві все одно вимагатиме від водіїв уваги до дороги та дотримання правил. практика водіння. Однак із повним набором функцій «контрольованого» FSD Tesla зможе пересуватися самостійно, незалежно від того, чи знаходяться вони на шосе чи на вулицях у центрі міста. І це, зрештою, функція, яку буде надзвичайно важко перемогти.
#fsdbeta 10.69.2.2 обслуговує пішоходів на правому повороті. Знову ж таки, він чітко та безпечно керує пішоходами, не ставлячи людину на перше місце. Я вражений прогресом кожного оновлення. @elonmusk pic.twitter.com/6k7A2a1ImX
— Власники Tesla Силіконова долина (@teslaownersSV) 20 вересня 2022 р
Нижче наведено примітки до випуску FSD Beta v10.69.2.2, отримані NotaTeslaApp:
– До нейромережі Vector Lanes додано новий модуль «навіювання по глибокій смузі», який об’єднує функції, витягнуті з відеопотоків, із грубими картографічними даними, тобто підрахунками смуг і зв’язками смуг. Ця архітектура забезпечує на 44% нижчий рівень помилок у топології смуг порівняно з попередньою моделлю, забезпечуючи більш плавний контроль до того, як смуги та їхні зв’язки стануть візуально очевидними. Це дає можливість зробити кожен автопілот таким же хорошим, як хтось самостійно керує дорогою, але в досить загальний спосіб, який адаптується до змін дороги.
– Покращена загальна плавність водіння без шкоди для затримки завдяки кращому моделюванню системи та затримки спрацьовування під час планування траєкторії. Планувальник траєкторії тепер незалежно враховує затримку від команд рульового керування до фактичного активування рульового керування, а також команд прискорення та гальмування до активації. Це призводить до траєкторії, яка є точнішою моделлю того, як транспортний засіб буде рухатися. Це забезпечує краще відстеження нижнього контролера та плавність, а також забезпечує точнішу реакцію під час жорстких маневрів.
– Покращено незахищені повороти ліворуч із більш відповідним профілем швидкості під час наближення та виїзду з середніх ділянок перетину за наявності високошвидкісного поперечного руху (незахищені повороти ліворуч у стилі Чака Кука). Це було зроблено завдяки оптимізованому початковому ривку, щоб імітувати різке натискання на педаль людиною, коли потрібно їхати перед високошвидкісними об’єктами. Також покращений бічний профіль, що наближається до таких безпечних зон, щоб забезпечити кращу позу, яка добре вирівнюється для виходу з області. Нарешті, покращено взаємодію з об’єктами, які входять або очікують у середній області перетину, з кращим моделюванням їхнього майбутнього наміру.
– Додано керування для довільних низькошвидкісних рухомих об’ємів із Occupancy Network. Це також дозволяє точніше керувати більш точними формами об’єктів, які нелегко представити примітивом прямокутної форми. Це вимагало прогнозування швидкості для кожного 3D-вокселя. Тепер ми можемо контролювати НЛО, що повільно рухаються.
– Оновлено Occupancy Network для використання відео замість зображень з одного часового кроку. Цей часовий контекст дозволяє мережі бути стійкою до тимчасових оклюзій і дозволяє прогнозувати потік зайнятості. Крім того, удосконалено базову правдивість із відхиленням викидів на основі семантики, аналізом жорстких прикладів і збільшенням розміру набору даних у 2,4 рази.
– Оновлено до нової двоступеневої архітектури для створення кінематики об’єктів (наприклад, швидкості, прискорення, швидкості повороту), де мережеві обчислення виділяються O (об’єкти) замість O (простір). Це на 20% покращило оцінки швидкості транспортних засобів, що проїжджають далеко, використовуючи одну десяту обчислення.
– Підвищена плавність для захищених правих поворотів за рахунок покращення асоціації світлофорів із смугами для спуску проти знаків пропуску зі смугами для спуску. Це зменшує помилкові уповільнення, коли немає відповідних об’єктів, а також покращує позицію податливості, коли вони присутні.
– Зменшено помилкові уповільнення біля пішохідних переходів. Це було зроблено з кращим розумінням намірів пішоходів і велосипедистів на основі їхнього руху.
– Покращена похибка геометрії смуг, які стосуються его, на 34% і смуг перетину на 21% завдяки повному оновленню нейронної мережі Vector Lanes. Інформаційні вузькі місця в мережевій архітектурі були усунені шляхом збільшення розміру екстракторів функцій для кожної камери, відеомодулів, внутрішніх елементів авторегресійного декодера та додавання механізму жорсткого звернення, який значно покращив точне розташування смуг.
– Зроблено більш комфортним профіль швидкості під час повзання для видимості, щоб забезпечити плавні зупинки під час захисту від потенційно закритих об’єктів.
– Покращено запам’ятовування тварин на 34% за рахунок подвоєння розміру набору для навчання з автоматичним міткою.
– Увімкнено повзання для видимості на будь-якому перехресті, де об’єкти можуть перетнути шлях его, незалежно від наявності засобів регулювання дорожнього руху.
– Покращена точність позиції зупинки в критичних сценаріях із перетинанням об’єктів завдяки дозволу динамічної роздільної здатності в оптимізації траєкторії, щоб більше зосередитися на областях, де необхідний точніший контроль.
– Збільшення запам’ятовування смуг розгалуження на 36% за рахунок участі топологічних жетонів в операціях звернення уваги авторегресійного декодера та збільшення втрат, застосованих до жетонів розгалуження під час навчання.
– Покращена похибка швидкості для пішоходів і велосипедистів на 17%, особливо коли ego робить поворот, завдяки покращенню бортової оцінки траєкторії, яка використовується як вхідні дані для нейронної мережі.
– Покращене запам’ятовування виявлення об’єктів, усунення 26% відсутніх виявлень транспортних засобів, що проїжджають далеко, шляхом налаштування функції втрати, яка використовується під час навчання, і покращення якості міток.
– Покращено прогнозування майбутнього шляху об’єкта в сценаріях із високою швидкістю повороту шляхом включення швидкості повороту та бокового руху в оцінку ймовірності. Це допомагає з об’єктами, що повертають на смугу его або від неї, особливо на перехрестях або сценаріях врізання.
– Покращена швидкість під час виїзду на шосе за рахунок кращої обробки майбутніх змін швидкості на карті, що підвищує впевненість при виїзді на шосе.
– Зменшення затримки під час рушання з місця завдяки врахуванню ривка автомобіля.
– Увімкнено швидшу ідентифікацію бігунів на червоне світло шляхом оцінки їхнього поточного кінематичного стану порівняно з очікуваним профілем гальмування.
Натисніть кнопку «Відеозапис» на верхній панелі інтерфейсу, щоб поділитися своїм відгуком. Якщо натиснути цю кнопку, зовнішні камери вашого автомобіля поділяться коротким знімком автопілота, пов’язаним з VIN, команді інженерів Tesla, щоб допомогти покращити FSD. Ви не зможете переглянути кліп.
Tesla FSD Beta 10.69.2.2 поширюється на 160 тисяч власників у США та Канаді: Ілон Маск
