IT之家 8 月 21 日消息，剛剛發(fā)布特斯拉軟件更新 2022.16.3.10（即全自動(dòng)駕駛 FSD 10.69）。@ACPixel 放出了新版本的發(fā)行說(shuō)明。
同時(shí)，YouTuber @Whole Mars Catalog 給出了一段 35 分鐘的實(shí)車測(cè)試視頻，全程無(wú)人工接管，下面截取一段，大家一起來(lái)看一下吧。
在矢量車道 (Vector Lanes) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中增加了一個(gè)新的 "深度車道引導(dǎo)" 模塊，該模塊將從視頻流中提取的特征與粗略的地圖數(shù)據(jù)，即車道數(shù)和車道連接性融合在一起。與以前的模型相比，這種架構(gòu)在車道拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)了 44% 的錯(cuò)誤率，在車道及其連接性變得視覺(jué)上明顯之前實(shí)現(xiàn)了更平滑的控制。這提供了一種方法，使每一個(gè)自動(dòng)駕駛儀的駕駛效果與某人駕駛自己的通勤一樣好，但又能以足夠普遍的方式適應(yīng)道路變化。
通過(guò)更好地模擬軌跡規(guī)劃中的系統(tǒng)和驅(qū)動(dòng)延遲，在不犧牲延遲的情況下，提高了整體駕駛的平穩(wěn)性?，F(xiàn)在，軌跡規(guī)劃器獨(dú)立考慮了從轉(zhuǎn)向指令到實(shí)際轉(zhuǎn)向驅(qū)動(dòng)的延遲，以及加速和制動(dòng)指令到驅(qū)動(dòng)的延遲。這導(dǎo)致了一個(gè)更準(zhǔn)確的車輛駕駛模型的軌跡。這允許更好的下游控制器跟蹤和平穩(wěn)性，同時(shí)也允許在苛刻的操縱過(guò)程中做出更準(zhǔn)確的反應(yīng)。
在接近和離開(kāi)中間交叉區(qū)域時(shí)，在高速交叉交通的情況下，改進(jìn)了無(wú)保護(hù)的左轉(zhuǎn)彎，其速度曲線更合適（"Chuck Cook 風(fēng)格" 的無(wú)保護(hù)左轉(zhuǎn)彎）。這是通過(guò)允許可優(yōu)化的初始抽動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，以模仿人類在需要在高速物體前行駛時(shí)踩下的嚴(yán)厲的踏板。還改進(jìn)了接近這種安全區(qū)域的側(cè)向輪廓，以允許更好的姿勢(shì)，使其在離開(kāi)該區(qū)域時(shí)能很好地對(duì)齊。最后，改進(jìn)了與正在進(jìn)入或在中間交叉區(qū)域內(nèi)等待的物體的互動(dòng)，更好地模擬了它們的未來(lái)意圖。
增加了對(duì)來(lái)自占用網(wǎng)絡(luò)的任意低速移動(dòng)量的控制。這也使更精確的物體形狀得到更精細(xì)的控制，這些物體不容易用立方體基元表示。這需要預(yù)測(cè)每個(gè)三維體素的速度。我們現(xiàn)在可以對(duì)緩慢移動(dòng)的 UFO 進(jìn)行控制。
升級(jí)了占位網(wǎng)絡(luò)，使用視頻而不是單一時(shí)間步驟的圖像。這種時(shí)間背景使網(wǎng)絡(luò)對(duì)暫時(shí)性的閉塞具有魯棒性，并能預(yù)測(cè)占用流。同時(shí)，通過(guò)語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的離群點(diǎn)剔除、硬例挖掘和增加 2.4 倍的數(shù)據(jù)集規(guī)模，改進(jìn)了基礎(chǔ)真相。
升級(jí)到一個(gè)新的兩階段架構(gòu)，以產(chǎn)生物體運(yùn)動(dòng)學(xué)（如速度、加速度、偏航率），其中網(wǎng)絡(luò)計(jì)算被分配為 O（對(duì)象）而不是 O（空間）。這將遠(yuǎn)處過(guò)路車輛的速度估計(jì)提高了 20%，而使用的計(jì)算量只有十分之一。
通過(guò)改善交通信號(hào)燈與滑行道的關(guān)聯(lián)和讓行標(biāo)志與滑行道的關(guān)聯(lián)，提高了受保護(hù)的右轉(zhuǎn)彎的平穩(wěn)性。這減少了沒(méi)有相關(guān)物體存在時(shí)的錯(cuò)誤減速，也改善了存在時(shí)的讓行位置。
減少了人行橫道附近的錯(cuò)誤減速。這是在根據(jù)行人和騎自行車者的運(yùn)動(dòng)來(lái)改進(jìn)對(duì)他們意圖的理解。
通過(guò)全矢量車道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更新，將自我相關(guān)車道的幾何誤差提高了 34%，交叉車道提高了 21%。通過(guò)增加每個(gè)攝像頭特征提取器、視頻模塊、自回歸解碼器內(nèi)部的大小，以及增加硬性注意機(jī)制，大大改善了車道的精細(xì)位置，消除了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的信息瓶頸。
在匍匐前進(jìn)的時(shí)候，使速度曲線更加舒適，以便在保護(hù)可能被遮擋的物體時(shí)能更順利地停止。
通過(guò)將自動(dòng)標(biāo)記的訓(xùn)練集的大小增加一倍，使動(dòng)物的回憶率提高了 34%。
在任何有物體可能穿越自我路徑的交叉口，無(wú)論是否有交通管制，都能爬行以獲得可見(jiàn)性。
通過(guò)允許軌跡優(yōu)化中的動(dòng)態(tài)分辨率，提高了在有交叉物體的關(guān)鍵場(chǎng)景中停止位置的準(zhǔn)確性，使其更多地關(guān)注更精細(xì)控制的區(qū)域。
通過(guò)讓拓?fù)錁?biāo)記參與自回歸解碼器的注意操作，以及增加訓(xùn)練期間應(yīng)用于分叉標(biāo)記的損失，將分叉車道的召回率提高了 36%。
通過(guò)改進(jìn)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的車載軌跡估計(jì)，將行人和自行車的速度誤差提高了 17%，特別是當(dāng)自我正在轉(zhuǎn)彎時(shí)。
通過(guò)調(diào)整訓(xùn)練期間使用的損失函數(shù)和提高標(biāo)簽質(zhì)量，提高了物體檢測(cè)的召回率，消除了 26% 的遠(yuǎn)處過(guò)路車輛的漏檢。
通過(guò)將偏航率和橫向運(yùn)動(dòng)納入似然估計(jì)，改善了高偏航率情況下的物體未來(lái)路徑預(yù)測(cè)。這有助于物體轉(zhuǎn)入或離開(kāi)自我的車道，特別是在交叉路口或切入場(chǎng)景中。
通過(guò)更好地處理即將到來(lái)的地圖速度變化，提高了進(jìn)入高速公路時(shí)的速度，這增加了并入高速公路的信心。
通過(guò)考慮領(lǐng)先車輛的顛簸，減少了從停止處啟動(dòng)時(shí)的延遲。
通過(guò)評(píng)估他們當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和預(yù)期的制動(dòng)曲線，能夠更快地識(shí)別闖紅燈者。
IT之家知悉，特斯拉的 FSD Beta 計(jì)劃目前在北美擁有大約 100000 多名公開(kāi)測(cè)試人員。
在上一次財(cái)報(bào)電話會(huì)議上，馬斯克透露，F(xiàn)SD Beta 測(cè)試測(cè)試團(tuán)隊(duì)已經(jīng)行駛了超過(guò) 3500 萬(wàn)英里，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。到今年年底，F(xiàn)SD Beta 測(cè)試人員的數(shù)量可能會(huì)進(jìn)一步增長(zhǎng)。馬斯克還表示， 用于右舵的的特斯拉 Beta 版將在 2022 年底前發(fā)布。
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