特斯拉發(fā)布新全自動駕駛測試版更新 性能有所提升

有消息稱,特斯拉已經開始發(fā)布一個新的全自動駕駛測試版更新,并進行一些性能改進。從發(fā)行說明來看,它看起來不像是一個巨大的更新。

有消息稱,特斯拉已經開始發(fā)布一個新的全自動駕駛測試版更新,并進行一些性能改進。從發(fā)行說明來看,它看起來不像是一個巨大的更新。

FSD Beta使特斯拉汽車能夠自動駕駛到汽車導航系統(tǒng)中輸入的目的地,但司機需要保持警惕,并隨時準備控制局面。

由于責任在于司機而非特斯拉的系統(tǒng),盡管它的名字如此,但它仍被視為二級駕駛輔助系統(tǒng)。這是一個“向前兩步,向后一步”類型的計劃,因為一些更新在駕駛能力方面出現(xiàn)了倒退。

自去年更廣泛地發(fā)布測試版以來,北美目前有超過400,000名特斯拉車主參加了該計劃,幾乎每個特斯拉車主都購買了FSD包。

今年早些時候,特斯拉開始推動FSD Beta v11更新,這是一項重要的更新,將特斯拉主要用于道路和城市街道的FSD Beta軟件堆棧與特斯拉的Autopilot軟件堆棧合并,后者在高速公路上用作二級駕駛輔助系統(tǒng)。

現(xiàn)在,特斯拉開始在內部推出新的FSD Beta v11.4更新埃隆·馬斯克聲稱包括“重大改進”

以下是Tesla FSD Beta v11.4.1更新的詳細信息:

通過改善車道、線路、道路邊緣和受限空間的幾何形狀、曲率、位置、類型和拓撲結構,改善轉彎控制和總體平滑度。在其他改進中,由于更大、更干凈的訓練集和更新的車道導航模塊,城市街道的車道感知提高了36%,分叉提高了44%,合并提高了27%,轉彎提高了16%。

向占用網絡添加車道引導輸入,以改善遠程道路特征的檢測,從而將假陰性中值檢測減少16%。

在ego可以輕松安全地在行人之前穿過的情況下,增強了ego穿過行人的自信。

將摩托車召回率提高了8%,提高了車輛檢測精度,減少了誤報檢測。這些模型還增加了對視覺幀速率變化的魯棒性。

減少了43%的其他車輛插入ego車道造成的干擾。這是通過創(chuàng)建一個框架來概率性地預測可能切入自我車道的物體,并主動抵消和/或調整速度,以便為這些未來最佳地定位自我來實現(xiàn)的。

通過將附近車輛的車道中心速度誤差降低40-50%,改進了超車控制。

通過使用車道變換軌跡的附加功能來改進監(jiān)管,將物體部分車道侵占的召回率提高了20%,高橫擺角速度切入的召回率提高了40%,切出的召回率提高了26%。

通過將68K視頻添加到具有改進的自動標記地面真實的訓練集中,減少了與低估遠處物體速度相關的高速公路錯誤減速。

通過調整機動時允許的橫向加加速度,使大型車輛的車道內偏移平滑。

改進了即將到來的高曲率合并的橫向控制,以偏離合并車道。

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