Tesla, схоже, почала повільно розгортати v11 бета-версії програми Full Self-Driving Beta цього ранку, лише через кілька днів після того, як генеральний директор Ілон Маск заявив, що компанія почне випускати її для більшої кількості автомобілів.
Tesla FSD Beta v11.3.1 почала розповсюджуватись для співробітників наприкінці минулого року, а кілька тижнів тому — для деяких давніх тестувальників автовиробника.
Контрольоване розгортання дозволяє Tesla контролювати свою поведінку та тенденції в дуже безпечний спосіб, оскільки він може визначати проблеми чи помилки в невеликій вибірці та виправляти їх до початку більш широкого випуску.
14 березня Маск заявив, що v11 «почне працювати в ці вихідні», і ми чули це раніше. Однак, здається, автовиробник задоволений ранніми відгуками та починає випускати його для більшої кількості автомобілів.
V11 починає розповсюджуватися цими вихідними
— Ілон Маск (@elonmusk) 15 березня 2023 р
Версія 11.3.2 є найновішою версією бета-версії, яка розгортається з оновленням програмного забезпечення Tesla 2022.45.11. Згідно зі статистичними даними TeslaScope, все більше транспортних засобів оновлюється новою FSD Beta v11, і більше водіїв у субредіті r/TeslaMotors починають повідомляти, що вони отримали оновлення.
Водії, які стикалися з ранніми випусками цього розгортання, повідомили, що було кілька покращень у водінні по шосе, а навігацію по міських вулицях також вдосконалено та вона виглядає більш точною, ніж будь-коли раніше, що, безсумнівно, є кроком у правильному напрямку.
Повні примітки до випуску бета-версії FSD доступні нижче через TeslaScope:
Увімкнено FSD Beta на шосе. Це об’єднує бачення та стек планування на шосе та поза ним і замінює застарілий стек шосе, якому понад чотири роки. Застарілий стек автомагістралей все ще покладається на кілька мереж з однією камерою та одним кадром і був налаштований на виконання простих маневрів на смузі руху. Відеомережі FSD Beta з декількома камерами та планувальник наступного покоління, який дозволяє більш складну взаємодію агентів з меншою залежністю від смуг, відкриває місце для додавання більш розумної поведінки, більш плавного контролю та кращого прийняття рішень. Покращено запам’ятовування випадків ближнього врізання на 15%, особливо для великих вантажівок і сценаріїв з високою швидкістю повороту, завдяки додатковим 30 тисячам автоматично позначених кліпс, видобутих із автопарку. Крім того, розширений і налаштований спеціальний контроль швидкості для врізаних об’єктів. Покращено положення ego на широких смугах, зміщуючи його в напрямку майбутнього повороту, щоб дозволити іншим автомобілям маневрувати навколо ego. Покращена керованість під час сценаріїв із великою кривизною або великими вантажівками завдяки зміщенню по смузі для підтримки безпечної відстані до інших транспортних засобів на дорозі та підвищення комфорту. Покращена поведінка для зміни смуги блокування шляху в щільному трафіку. Ego тепер буде підтримувати більший прогрес у перекритих смугах, щоб захиститися від можливих прогалин у щільному трафіку. Покращена зміна смуг у сценаріях з інтенсивним трафіком завдяки більшому прискоренню під час фази вирівнювання. Це призводить до більш природного вибору розриву для обгону транспортних засобів на сусідній смузі дуже близько до ego. Зроблено повороти плавнішими за рахунок покращення узгодженості виявлення між смугами, лініями та передбаченими краями дороги. Це було досягнуто шляхом інтеграції останньої версії модуля орієнтації на смугу руху в мережу узбіччя та ліній. Покращена точність виявлення семантики руху інших транспортних засобів. Підвищено точність на 23% у випадках, коли інші транспортні засоби переходять на керування, і зменшено помилку на 12% у випадках, коли автопілот неправильно виявляє свій головний автомобіль як припаркований. Цього було досягнуто шляхом збільшення відеоконтексту в мережі, додавання більше даних цих сценаріїв і збільшення штрафу за втрату для транспортних засобів, пов’язаних з контролем. Розширений максимальний горизонт оптимізації траєкторії, що забезпечує більш плавне керування дорогами з великим викривленням і далеко розташованими транспортними засобами під час руху на швидкості шосе. Покращена поведінка під час водіння біля ряду припаркованих автомобілів у вузьких смугах, віддаючи перевагу зсуву та залишаючись у межах смуги замість того, щоб непотрібно змінювати смугу руху або сповільнювати швидкість. Покращено послідовні маневри зміни смуги руху завдяки кращому поєднанню між локалізацією на основі візуалізації та грубим підрахунком смуг на карті. Додано текстові анонси в інтерфейсі користувача, щоб повідомити про майбутні маневри, які планує виконати FSD Beta. Також покращено візуалізацію майбутніх уповільнень на шляху автомобіля. Шеврони відображаються з різною прозорістю та швидкістю, щоб вказати інтенсивність уповільнення, а суцільна лінія з’являється в місцях, де автомобіль зупиниться. Покращено запам’ятовування та точність виявлення об’єктів, зокрема зменшивши помилку позиціонування напіввантажівок на 10%, підвищивши запам’ятовування та точність перетинання транспортних засобів на відстані понад 100 м відповідно на 3% та 7%, а також збільшення відкликання мотоциклів на 5%. %. Це було досягнуто шляхом впровадження додаткових перевірок якості в нашому наборі даних із двома мільйонами відеокліпів із автоматичними мітками. Зменшено хибне зміщення навколо об’єктів на широких смугах і поблизу перехресть за рахунок покращення моделювання кінематики об’єктів у сценаріях низької швидкості.
Tesla повільно розгортає FSD Beta v11 для широкого випуску
