Oggi Tesla ha rilasciato l'ultima versione del suo software beta Full Self Driving (FSD) per le auto iscritte al programma di test. Attualmente ci sono circa 100.000 proprietari che stanno testando attivamente il software FSD di Tesla e la versione più recente include una serie di miglioramenti a destra e sinistra.
Tesla afferma che l'aggiornamento si basa su oltre 250.000 clip di addestramento relative ai movimenti della sua flotta, ed è la prima volta che l'azienda rende pubblico un numero simile. Il nuovo software beta FSD è la build 2022.12.3.10 ed è uno degli aggiornamenti più estesi fino ad oggi.
Sono stati apportati diversi miglioramenti relativi al livello di confidenza con cui il sistema agisce e tre reti neurali più vecchie sono state rimosse dal sistema, il che, secondo Tesla, consente un miglioramento di 1,8 fps nel frame rate del sistema.
Nonostante ciò che potrebbe suggerire il nome, l’FSD è ancora considerato un sistema di assistenza alla guida di livello 2, perché il conducente deve rimanere sempre vigile e pronto a prendere il controllo. Un sistema di livello 3 non richiederebbe nulla di tutto ciò, ma finora è rimasto praticamente un sogno irrealizzabile.
Ecco il registro delle modifiche completo:
• Miglioramento del quadro decisionale per le svolte a sinistra non protette con una migliore modellazione della risposta degli oggetti alle azioni dell'ego aggiungendo più funzionalità che modellano la decisione go/no-go. Ciò aumenta la robustezza delle misurazioni rumorose pur essendo più vincolante alle decisioni entro un margine di sicurezza. La struttura sfrutta anche le regioni sicure mediane quando necessario per effettuare manovre in ampie curve e accelerando maggiormente durante le manovre quando necessario per uscire in sicurezza dall'incrocio.
• Miglioramento dello scorrimento per la visibilità utilizzando una geometria della corsia più accurata e un rilevamento dell'occlusione con una risoluzione più elevata.
• Ridotti casi di tentativi di svolte scomode grazie a una migliore integrazione con le previsioni future degli oggetti durante la selezione della corsia.
• Pianificatore aggiornato per fare meno affidamento sulle corsie e consentire manovre agevoli fuori da spazi ristretti.
• Maggiore sicurezza delle svolte che attraversano il traffico migliorando l'architettura della rete neurale delle corsie che ha notevolmente aumentato il ricordo e la precisione geometrica delle corsie di attraversamento.
• Migliorato il richiamo e la precisione geometrica di tutte le produzioni di corsie aggiungendo 180.000 videoclip al set di allenamento.
• Riduzione dei falsi rallentamenti legati al controllo del traffico attraverso una migliore integrazione con la struttura della corsia e un migliore comportamento rispetto al semaforo giallo.
• Migliorata la precisione geometrica delle previsioni dei bordi e delle linee stradali aggiungendo uno strato di miscelazione/accoppiamento con la rete di ostacoli statici generalizzata.
• Miglioramento della precisione geometrica e della comprensione della visibilità riqualificando la rete generalizzata di ostacoli statici con dati migliorati provenienti dall'etichettatrice automatica e aggiungendo altri 30.000 clip video.
• Miglioramento del richiamo delle motociclette, riduzione dell'errore di velocità dei pedoni e dei ciclisti nelle vicinanze e riduzione dell'errore di direzione dei pedoni aggiungendo nuove sim e dati autoetichettati al set di addestramento.
• Migliorata la precisione dell'attributo "è parcheggiato" sui veicoli aggiungendo 41.000 clip al set di addestramento. Risolto il 48% dei casi di guasto rilevati dalla nostra telemetria del 10.11.
• Miglioramento del rilevamento del richiamo di oggetti lontani che attraversano rigenerando il set di dati con versioni migliorate delle reti neurali utilizzate nell'etichettatrice automatica, che ha aumentato la qualità dei dati.
• Comportamento di compensazione migliorato durante le manovre intorno alle auto con le porte aperte.
• Velocità angolare e velocità corsia-centrica migliorate per oggetti non VRU aggiornandole in attività previste di rete.
• Miglioramento del comfort durante il cambio di corsia dietro ai veicoli con decelerazione brusca grazie a una più stretta integrazione tra la stima del movimento futuro dei veicoli in testa e il profilo di cambio di corsia pianificato.
• Il sistema ora applica l'accelerazione prevista dalla rete a tutte le entità in movimento, espandendosi oltre la limitazione precedente solo ai bersagli longitudinali.
• Le risorse visive per i veicoli circostanti sono state aggiornate per includere indicatori che mostrano quando la portiera di un'auto è aperta.
• Le prestazioni del sistema sono state migliorate di 1,8 fotogrammi al secondo attraverso l'eliminazione di tre reti neurali obsolete.
