Tesla rilascia un nuovo aggiornamento Full Self Driving Beta con miglioramenti delle prestazioni

Tesla ha iniziato a rilasciare un nuovo aggiornamento Full Self Driving Beta con alcuni miglioramenti delle prestazioni, anche se non sembra un enorme aggiornamento dalle note di rilascio.

FSD Beta consente ai veicoli Tesla di guidare autonomamente verso una destinazione inserita nel sistema di navigazione dell'auto, ma il conducente deve rimanere vigile e pronto a prendere il controllo in ogni momento.

Poiché la responsabilità spetta al conducente e non al sistema di Tesla, è ancora considerato un sistema di assistenza alla guida di livello due, nonostante il suo nome. È stato una sorta di programma di tipo "due passi avanti, un passo indietro", poiché alcuni aggiornamenti hanno visto regressioni in termini di capacità di guida.

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Tesla ha spesso rilasciato nuovi aggiornamenti software al programma FSD Beta e ha aggiunto più proprietari ad esso. Dal rilascio più ampio della beta l'anno scorso, ci sono attualmente oltre 400.000 proprietari di Tesla nel programma in Nord America, praticamente tutti i proprietari di Tesla che hanno acquistato il pacchetto FSD sui loro veicoli.

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All'inizio di quest’anno, Tesla ha iniziato a spingere l’aggiornamento FSD Beta v11, un importante aggiornamento che ha unito lo stack software FSD Beta di Tesla utilizzato principalmente sulle strade e sulle strade cittadine con lo stack software Autopilot di Tesla, che viene utilizzato come sistema di assistenza alla guida di livello due sulle autostrade.

Ora Tesla sta iniziando a spingere internamente un nuovo aggiornamento FSD Beta v11.4, che Elon Musk ha affermato “includeva importanti miglioramenti”.

Oggi abbiamo le note di rilascio per Tesla FSD Beta v11.4.1 (tramite Not a Tesla App), e include i dettagli dell'aggiornamento.

Tutte le note di rilascio aggiornamento Full Self Driving Beta

• Miglioramento del controllo attraverso le curve e della scorrevolezza in generale, migliorando la geometria, la curvatura, la posizione, il tipo e la topologia di corsie, linee, bordi stradali e spazio ristretto. Tra gli altri miglioramenti, la percezione delle corsie nelle strade cittadine è migliorata del 36%, le forcelle sono migliorate del 44%, le fusioni sono migliorate del 27% e le curve sono migliorate del 16%, grazie a un set di allenamento più grande e più pulito e al modulo di guida della corsia aggiornato.
• Aggiunti input lane-guidance alla rete di occupazione per migliorare i rilevamenti delle caratteristiche della carreggiata a lungo raggio, con conseguente riduzione del 16% dei rilevamenti di mediane falsi negativi.
• Migliorata l'assertività dell'ego per attraversare i pedoni nei casi in cui l'ego può attraversare facilmente e in sicurezza davanti al pedone.
• Miglioramento del richiamo della moto dell'8% e maggiore precisione di rilevamento del veicolo per ridurre i rilevamenti di falsi positivi. Questi modelli aggiungono anche più robustezza alla varianza del frame rate della visione.
• Riduzione degli interventi causati da altri veicoli che tagliano la corsia dell'ego del 43%. Ciò è stato realizzato creando un quadro per anticipare probabilisticamente gli oggetti che possono tagliare nella corsia dell'ego e compensare e/o regolare in modo proattivo la velocità per posizionare l'ego in modo ottimale per questi futuri.
• Miglioramento del controllo cut-in riducendo l'errore di velocità lane-centric del 40-50% per i veicoli close-by.
• Miglioramento del richiamo per l'invasione parziale della corsia dell'oggetto del 20%, alto tasso di imbardata cut-in del 40% e cut-out del 26% utilizzando caratteristiche aggiuntive della traiettoria di cambio corsia per migliorare la supervisione.
• Ridotti i falsi rallentamenti autostradali legati a velocità sottovalutate per oggetti lontani aggiungendo 68K video al set di allenamento con una migliore verità a terra auto-labeled.
• Offset in-lane levigato per veicoli di grandi dimensioni sintonizzando la quantità di jerk laterale consentito per la manovra.
• Miglioramento del controllo laterale per le prossime fusioni ad alta curvatura per allontanarsi dalla corsia di fusione.

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