September 27, 2022

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Tesla beginnt mit der Veröffentlichung eines großen Beta-Updates für vollautonomes Fahren

Tesla beginnt mit der Veröffentlichung eines großen Beta-Updates für vollautonomes Fahren

Tesla hat mit der Veröffentlichung eines großen neuen Updates für seine Beta-Software für vollautonomes Fahren (FSD) mit vielen Verbesserungen begonnen.

Der Autohersteller kann den Zugriff auf die Beta-Version erweitern, wenn dieses Update laut CEO Elon Musk „gut funktioniert“.

Ein vollständig selbstfahrender Tesla Beta

Seit Oktober 2020 hat Tesla mit der Einführung einer sogenannten „Full Self-Driving Beta“ (FSD Beta) begonnen, einer frühen Version der Selbstfahrsoftware, die derzeit von einer Flotte von Tesla-Besitzern getestet wird. Vom Unternehmen ausgewählt durch „Sicherheitstestergebnis. „

Die Software ermöglicht es dem Fahrzeug, autonom zu einem in das Navigationssystem des Fahrzeugs eingegebenen Ziel zu fahren, aber der Fahrer muss jederzeit aufmerksam und bereit sein, die Kontrolle zu behalten.

Da die Verantwortung beim Fahrer und nicht beim Tesla-System liegt, gilt es trotz seines Namens immer noch als Fahrerassistenzsystem der Stufe 2. Es war eine Art „zwei Schritte vorwärts, ein Schritt zurück“-Programm, wobei einige Updates eine Regression in Bezug auf die Fahrfähigkeiten zeigten.

Tesla veröffentlicht häufig neue Software-Updates für die FSD-Beta und fügt weitere Besitzer hinzu.

Das letzte wichtige Update war FSD Beta 10.10.1-Aktualisierung Anfang Februar.

Bis zum vierten Quartal 2021 gab der Autohersteller an, fast 60.000 Besitzer im FSD-Beta-Programm zu haben.

Tesla FSD Beta 10.11.0-Aktualisierung

Tesla hat jetzt damit begonnen, ein neues Software-Update für FSD Beta 10.11 für den frühen Zugriff herauszubringen, das basierend auf den Versionshinweisen von Bedeutung ist.

Hier die Releasenotes:

  • Verbesserte Modellierung der Fahrspurgeometrie von einem dichten Raster („Punktesack“) zu einem selbstregressiven Decoder, der Punkt-zu-Punkt-Fahrspuren im „Vektorraum“ mithilfe eines neuronalen Netzwerks von Schaltern vorhersagt und direkt verbindet. Dies ermöglicht uns die Vorhersage von Querspuren, ermöglicht eine rechengünstigere und weniger fehleranfällige Weiterverarbeitung und ebnet den Weg für die gemeinsame und durchgängige Vorhersage vieler anderer Signale und ihrer Beziehungen. Verwenden Sie genauere Vorhersagen darüber, wo Fahrzeuge abbiegen oder einfädeln werden, um unnötige Verzögerungen für Fahrzeuge zu reduzieren, die unseren Weg nicht kreuzen.
  • Verbessern Sie das Verständnis der Vorfahrt, wenn die Karte ungenau ist oder das Fahrzeug der Navigation nicht folgen kann. Insbesondere die Modellierung von Kreuzungsbereichen basiert nun vollständig auf Netzwerkvorhersagen und verwendet keine kartenbasierten Inferenzmethoden mehr.
  • Die Genauigkeit der VRU-Erkennung wird um 44,9 % verbessert, was die Fehlalarme von Fußgängern und Fahrrädern erheblich reduziert (insbesondere in der Nähe von Teerschichten, Rutschspuren und Regentropfen). Dies wurde erreicht, indem das Datenvolumen der nächsten Generation von Auto-Tagging erhöht, zuvor eingefrorene Netzwerkparameter trainiert und Netzwerkverlustfunktionen modifiziert wurden. Wir finden, dass dies das Auftreten von VRU-bedingter Pseudohysterese verringert.
  • Der erwartete Geschwindigkeitsfehler für Motorräder, Roller, Rollstühle und Fußgänger zu nahe wurde um 63,6 % reduziert. Dazu haben wir einen neuen Datensatz vorgestellt, um Hochgeschwindigkeits-VRU-Interaktionen eines Antagonisten zu simulieren. Dieses Update verbessert die Autopilot-Steuerung um sich schnell bewegende und schneidende VRUs herum.
  • Verbessertes Crawler-Profil mit höherem Ruck bei Crawl-Start und -Ende.
  • Die Kontrolle naher Hindernisse wird verbessert, indem der kontinuierliche Abstand der statischen Geometrie unter Verwendung des allgemeinen statischen Hindernisnetzwerks vorhergesagt wird.
  • Die Fehlerrate der Funktion „Gestoppt“ des Fahrzeugs wurde um 17 % reduziert, indem die Größe des Datensatzes um 14 % erhöht wurde. Die Bremslichtgenauigkeit wurde ebenfalls verbessert.
  • Der Geschwindigkeitsfehler des Clear-to-Go-Szenarios wurde um 5 % und der Geschwindigkeitsfehler des Highway-Szenarios um 10 % verbessert, was durch Anpassung der Verlustfunktion erreicht wird, die darauf abzielt, die Leistung in anspruchsvollen Szenarien zu verbessern.
  • Verbesserte Erkennung und Kontrolle offener Autotüren.
  • Verbesserte Laufruhe durch Kurven mit einem optimierungsbasierten Ansatz zur Identifizierung von Fahrbahnlinien, die nicht mit der Steuerung aufgrund von Quer- und Längsbeschleunigung und Vibrationsgrenzen sowie der Fahrzeugkinematik in Zusammenhang stehen.
  • Die Stabilität der FSD-Ul-Visualisierungen wird durch die Verbesserung der Ethernet-Datenübertragungspipeline um 15 % verbessert.
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CEO Elon Musk sagt, wenn dieses Update „gut funktioniert“, wird Tesla „wahrscheinlich“ den Zugang zu Fahrern mit einer Fahrersicherheitsbewertung von „95“ einschränken. Dies würde vielen FSD-Käufern Zugang zur Testversion verschaffen.

In Kanada können Tesla-Besitzer, die FSD gekauft haben, seit mehr als einer Woche die Fahrersicherheitsbewertung erreichen. Es wird erwartet, dass der Autohersteller bald mit der Veröffentlichung der Beta für diejenigen mit den höchsten Punktzahlen beginnt.

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