FSD Beta 10.69.3.1 (2022.36.20) הערות שחרור רשמיות של טסלה

אלו הן הערות השחרור של FSD Beta המופיעות במכונית לאחר עדכון, אולם הן למעשה מ-FSD Beta v10.69.2 ואינן כוללות את הערות השחרור החדשות מ-FSD Beta 10.69.3.

– נוסף מודול “נתיב עמוק” חדש לרשת העצבית של Vector Lanes אשר ממזג תכונות שחולצו מזרמי הווידאו עם נתוני מפה גסים, כלומר ספירת נתיבים וחיבורי נתיבים. ארכיטקטורה זו משיגה שיעור שגיאה נמוך ב-44% בטופולוגיית הנתיבים בהשוואה לדגם הקודם, מה שמאפשר שליטה חלקה יותר לפני הנתיבים והקישוריות שלהם נראית לעין. זה מספק דרך להפוך כל נהיגה של טייס אוטומטי לטובה כמו מישהו שנוסע בעצמו, ובכל זאת בצורה כללית מספיק שמתאימה לשינויים בכביש.

– חלקות נהיגה כללית משופרת, מבלי להקריב חביון, באמצעות מודלים טובים יותר של המערכת והשהיית הפעלה בתכנון מסלול. מתכנן המסלולים מתייחס כעת באופן עצמאי לזמן השהייה מפקודות ההיגוי ועד להפעלת ההיגוי בפועל, כמו גם פקודות האצה ובלמים ועד להפעלה. זה מביא למסלול שהוא מודל מדויק יותר של אופן נסיעה הרכב. זה מאפשר מעקב וחלקות טובים יותר של הבקר במורד הזרם ובמקביל מאפשר תגובה מדויקת יותר במהלך תמרונים קשים.

– שיפור פניות שמאלה ללא הגנה עם פרופיל מהירות מתאים יותר כאשר מתקרבים ויוצאים מאזורי הצלבה חציוניים, בנוכחות תנועה חוצה במהירות גבוהה (“סגנון צ’אק קוק” פניות לא מוגנות שמאלה). זה נעשה על ידי מתן אפשרות לטלטלה ראשונית הניתנת לאופטימיזציה, כדי לחקות את לחיצת הדוושה הקשה על ידי אדם, כאשר נדרש ללכת מול אובייקטים במהירות גבוהה. גם פרופיל רוחבי משופר המתקרב לאזורי בטיחות כאלה כדי לאפשר תנוחות טובות יותר שמתיישרות היטב ליציאה מהאזור. לבסוף, אינטראקציה משופרת עם אובייקטים שנכנסים או ממתינים באזור ההצלבה החציוני עם מודלים טובים יותר של כוונתם העתידית.

נוספה שליטה על נפחי תנועה שרירותיים במהירות נמוכה מ- Occupancy Network. זה גם מאפשר שליטה עדינה יותר עבור צורות אובייקט מדויקות יותר שלא ניתן לייצוג בקלות על ידי פרימיטיבי קובאי. זה הצריך חיזוי מהירות בכל ווקס תלת מימד. כעת אנו עשויים לשלוט בעב”מים הנעים לאט.

– רשת תפוסה משודרגת לשימוש בווידאו במקום בתמונות משלב זמן בודד. הקשר זמני זה מאפשר לרשת להיות איתנה בפני חסימות זמניות ומאפשר חיזוי של זרימת התפוסה. כמו כן, שיפור האמת הבסיסית עם דחיית חריגים המונעים על ידי סמנטיקה, כריית דוגמאות קשה והגדלת גודל הנתונים פי 2.4.

– שודרג לארכיטקטורה דו-שלבית חדשה כדי לייצר קינמטיקה של אובייקטים (למשל מהירות, תאוצה, קצב פיוס) כאשר מחשוב הרשת מוקצה O(אובייקטים) במקום O(מרחב). זה שיפר את הערכות המהירות עבור כלי רכב חוצים רחוקים ב-20%, תוך שימוש בעשירית מהחישוב.

– חלקות מוגברת לפניות ימינה מוגנות על ידי שיפור השיוך של רמזורים עם פסי החלקה לעומת תמרורים עם פסי החלקה. זה מפחית האטות שווא כאשר אין חפצים רלוונטיים נוכחים וגם משפר את מיקום הניב כאשר הם נוכחים.

– הפחתת האטות שווא ליד מעברי חצייה. זה נעשה תוך הבנה משופרת של כוונת הולכי רגל ורוכבי אופניים בהתבסס על תנועתם.

– שגיאת גיאומטריה משופרת של נתיבים רלוונטיים לאגו ב-34% וחציית נתיבים ב-21% עם עדכון מלא של הרשת העצבית של Vector Lanes. צווארי בקבוק של מידע בארכיטקטורת הרשת בוטלו על ידי הגדלת גודלם של מחלצי התכונות לכל מצלמה, מודולי הווידאו, החלקים הפנימיים של המפענח האוטורגרסיבי ועל ידי הוספת מנגנון קשב קשיח ששיפר מאוד את המיקום העדין של הנתיבים.

הפך את פרופיל המהירות לנוח יותר בעת זוחל לראות, כדי לאפשר עצירות חלקות יותר בעת הגנה על עצמים שעלולים להסתגר.

– ריקול משופר של בעלי חיים ב-34% על ידי הכפלת הגודל של ערכת האימונים עם התווית האוטומטית.

אפשרות זוחלת לראות בכל צומת שבו חפצים עלולים לחצות את נתיב האגו, ללא קשר לנוכחות של בקרות תנועה.

– דיוק משופר של עמדת עצירה בתרחישים קריטיים עם חציית אובייקטים, על ידי מתן אפשרות לרזולוציה דינמית באופטימיזציה של מסלול להתמקד יותר באזורים שבהם שליטה עדינה יותר חיונית.

– ריקול מוגברת של נתיבי התפצלות ב-36% על ידי השתתפות אסימונים טופולוגיים בפעולות הקשב של המפענח האוטורגרסיב ועל ידי הגדלת האובדן שהופעל על אסימוני מזלג במהלך האימון.

– שגיאת מהירות משופרת עבור הולכי רגל ורוכבי אופניים ב-17%, במיוחד כאשר האגו עושה סיבוב, על ידי שיפור הערכת המסלול המשולב המשמש כקלט לרשת העצבית.

– אחזור משופר של זיהוי אובייקטים, ביטול 26% מהזיהויים החסרים עבור כלי רכב שחוצים מרוחקים על ידי כוונון פונקציית האובדן המשמשת במהלך האימון ושיפור איכות התווית.

– שיפור חיזוי נתיב עתידי של אובייקט בתרחישים עם קצב פיה גבוה על ידי שילוב קצב פיתול ותנועה לרוחב בהערכת הסבירות. זה עוזר עם אובייקטים שפונים אל הנתיב של האגו או מתרחקים ממנו, במיוחד בצמתים או בתרחישים של חתך.

– שיפור המהירות בכניסה לכביש מהיר על ידי טיפול טוב יותר בשינויי מהירות המפה הקרובים, מה שמגביר את הביטחון בהתמזגות עם הכביש המהיר.

– זמן חביון מופחת כאשר מתחילים מעצירה על ידי התחשבות בטלטלות הרכב המוביל.

אפשר זיהוי מהיר יותר של רצי אור אדום על ידי הערכת מצבם הקינמטי הנוכחי מול פרופיל הבלימה הצפוי שלהם.

לחץ על הלחצן “הקלטת וידאו” בממשק המשתמש בסרגל העליון כדי לשתף את המשוב שלך. בלחיצה, המצלמות החיצוניות של הרכב שלך ישתפו תמונת מצב קצרה הקשורה ל-VIN של טייס אוטומטי עם צוות ההנדסה של טסלה כדי לסייע בביצוע שיפורים ל-FSD. לא תוכל לצפות בקליפ.

.

Leave a Comment