أصدرت Tesla اليوم أحدث إصدار من برنامجها التجريبي الكامل للقيادة الذاتية (FSD) لتلك السيارات المسجلة في برنامج الاختبار. يوجد حاليًا حوالي 100000 مالك يختبرون برنامج Tesla FSD بشكل نشط، ويأتي الإصدار الأحدث مع مجموعة من التحسينات على اليسار واليمين.
وتقول تيسلا إن التحديث يعتمد على أكثر من 250 ألف مقطع تدريبي من تحركات أسطولها، وهذه هي المرة الأولى التي تعلن فيها الشركة عن مثل هذا الرقم للعامة. إصدار برنامج FSD التجريبي الجديد هو 2022.12.3.10، وهو أحد التحديثات الأكثر شمولاً حتى الآن.
هناك العديد من التحسينات المتعلقة بمستوى الثقة الذي يتخذ به النظام الإجراءات، وتمت إزالة ثلاث شبكات عصبية قديمة من النظام، والتي تقول تسلا إنها تتيح تحسينًا بمعدل 1.8 إطارًا في الثانية في معدل إطارات النظام.
على الرغم مما قد يوحي به اسمه، لا يزال FSD يعتبر نظام مساعدة للسائق من المستوى الثاني، لأن السائق يحتاج إلى أن يظل يقظًا وجاهزًا لتولي السيطرة في جميع الأوقات. لن يتطلب نظام المستوى 3 أيًا من ذلك، ولكن حتى الآن ظل هذا مجرد حلم بعيد المنال.
هنا سجل التغيير الكامل:
• ترقية إطار اتخاذ القرار للانعطافات اليسرى غير المحمية مع نمذجة أفضل لاستجابة الأشياء لأفعال الأنا من خلال إضافة المزيد من الميزات التي تشكل قرار الاستمرار/عدم الانطلاق. وهذا يزيد من قوة القياسات الصاخبة بينما يكون أكثر التزامًا بالقرارات ضمن هامش الأمان. ويستفيد الإطار أيضًا من المناطق الآمنة المتوسطة عند الضرورة للمناورة عبر المنعطفات الكبيرة والتسارع بقوة أكبر من خلال المناورات عند الحاجة للخروج بأمان من التقاطع.
• تحسين الزحف من أجل الرؤية باستخدام هندسة أكثر دقة للمسارات وكشف الانسداد بدقة أعلى.
• تقليل حالات محاولة المنعطفات غير المريحة من خلال التكامل بشكل أفضل مع التنبؤات المستقبلية للأشياء أثناء اختيار المسار.
• مخطط مطور للاعتماد بشكل أقل على الممرات لتمكين المناورة بسلاسة خارج المساحة المحدودة.
• زيادة سلامة المنعطفات التي تعبر حركة المرور من خلال تحسين بنية الشبكة العصبية للممرات مما عزز بشكل كبير الاستدعاء والدقة الهندسية لعبور الممرات.
• تحسين الاستدعاء والدقة الهندسية لجميع إنتاجات المسار من خلال إضافة 180.000 مقطع فيديو إلى مجموعة التدريب.
• تقليل حالات التباطؤ الكاذب المتعلقة بالتحكم في حركة المرور من خلال التكامل بشكل أفضل مع بنية المسار وتحسين السلوك فيما يتعلق بالأضواء الصفراء.
• تحسين الدقة الهندسية لتنبؤات حافة الطريق والخط عن طريق إضافة طبقة خلط/اقتران مع شبكة العوائق الثابتة المعممة.
• تحسين الدقة الهندسية وفهم الرؤية من خلال إعادة تدريب شبكة العوائق الثابتة المعممة باستخدام بيانات محسنة من أداة وضع الملصقات التلقائية وإضافة 30000 مقطع فيديو إضافي.
• تحسين عملية استدعاء الدراجات النارية، وتقليل خطأ السرعة للمشاة وراكبي الدراجات القريبة، وتقليل خطأ توجيه المشاة عن طريق إضافة شريحة بيانات جديدة وبيانات مصنفة تلقائيًا إلى مجموعة التدريب.
• تحسين دقة خاصية "متوقفة" على المركبات من خلال إضافة 41000 مقطع إلى مجموعة التدريب. تم حل 48% من حالات الفشل التي تم التقاطها بواسطة القياس عن بعد الخاص بنا في 10.11.
• تحسين عملية استدعاء الكشف عن الأجسام العابرة البعيدة من خلال إعادة إنشاء مجموعة البيانات باستخدام إصدارات محسنة من الشبكات العصبية المستخدمة في أداة وضع العلامات التلقائية، مما أدى إلى زيادة جودة البيانات.
• تحسين سلوك الموازنة عند المناورة حول السيارات ذات الأبواب المفتوحة.
• تحسين السرعة الزاوية والسرعة المتمركزة في المسار للكائنات غير VRU عن طريق ترقيتها إلى المهام المتوقعة للشبكة.
• تحسين الراحة عند تغيير المسار خلف المركبات ذات التباطؤ القاسي من خلال التكامل الأكثر إحكامًا بين تقدير الحركة المستقبلية للمركبات الرائدة وملف تغيير المسار المخطط له.
• يطبق النظام الآن التسارع المتوقع بواسطة الشبكة على جميع الكيانات المتحركة، ويتوسع إلى ما هو أبعد من القيد السابق ليشمل الأهداف الطولية فقط.
• تم تحديث الأصول المرئية للمركبات المحيطة لتشمل مؤشرات توضح متى يكون باب السيارة مفتوحًا.
• تم تحسين أداء النظام بمعدل 1.8 إطار في الثانية من خلال إزالة ثلاث شبكات عصبية قديمة.
