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    特斯拉 FSD 11.4.8 泄露:更快的决策速度、改进的泊车辅助功能等

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    特来讯2023-11-20

    Reddit 上的一位用户泄露了特斯拉下一个 FSD Beta 版本的发布说明。

    特斯拉最新的 FSD Beta 版本 11.4.7.3(2023.27.7 发布说明 - Tesla Side)已于近一个月前的 10 月 19 日发布,但现在看来特斯拉可能正在寻求发布另一个 FSD Beta 更新版本。

    Reddit 上出现了据称是后续版本 FSD Beta 11.4.8 的发布说明:2023.27.11 发布说明 - Tesla Side。虽然其真实性尚未得到证实,但发布说明使用了与特斯拉通常使用的相同的语法和语言。以下是特斯拉下一个 FSD 版本可能包含的内容。

    简化的自动驾驶激活

    据报道,此次更新允许驾驶员只需按一下控制杆即可激活自动驾驶功能,而不是现在的按两下。这将使自动驾驶功能的启动和解除变得更快、更直接。

    这一功能以及为使用后显示屏的乘客提供的独立音频最近在 2023.38.8 更新中实现了量产:特斯拉更新增加了激活自动驾驶的新方法,并引入了独立的后屏音频 - Tesla Side,这为这些泄露的发布说明增添了一些可信度。这也意味着 FSD Beta 版本可能是基于最新的生产分支,而不是当前的 2023.27 版本,后者在功能方面已经开始落后。

    高级视频处理

    引入了新的视频处理组件,以改进车辆检测、运动理解(语义)、速度(速率)和其他属性。这一改进意味着系统可以更高效、更快速地处理视觉信息,从而提高整体性能。

    增强物体检测

    据说,系统发现穿越其路径的物体的能力提高了 6%。此外,通过更新数据和新的视频模块,车辆检测也变得更加精确。

    改进的车辆交互

    据报道,检测闯入特斯拉车道的车辆的精确度提高了 15%。这对于更安全地变更车道和并线至关重要。

    速度和移动的准确性

    现在,该系统在判断其他车辆的速度(减少 3%)和加速度(减少 10%)方面的错误更少。这意味着在交通中能做出更准确的反应。

    更快的决策

    更新后,车辆决策网络的延迟(潜伏期)降低了 15%,从而在不影响性能的前提下实现更快的响应。

    行人和骑车人安全

    与了解行人和骑车人的移动或转弯方式有关的错误减少了 8%。这可以改善与这些道路使用者的互动。

    增强型泊车辅助

    视觉泊车辅助系统的几何精度提高了 16%,通过利用来自硬件 4 车辆的数据,使泊车辅助更加可靠。这些改进似乎适用于所有没有超声波传感器的车辆,但目前还不是很清楚。

    更顺畅的车道变更

    针对路径阻塞进行车道变更的准确性提高了 10%,这可能会使复杂交通状况下的驾驶更顺畅、更安全。

    如果这些更新属实,则表明特斯拉将继续努力完善和改进 FSD Beta,同时特斯拉还将继续开发 FSD Beta 的下一个重要版本,即第 12 版。预计第 12 版将采用 “端到端 “神经网络,这将是首次使用神经网络控制车辆。

    目前还不清楚特斯拉预计何时发布 FSD v12 版本,马斯克称 FSD 也将在这个时候从测试版状态毕业。马斯克最近在 X 直播中展示了FSD v12 及其功能:马斯克直播FSD V12版本试驾效果 - Tesla Side

    以下是在 Reddit 上分享的完整发布说明。

    FSD 11.4.8 测试版发布说明

    -增加了只需按下一个按钮(而不是两个)即可激活自动驾驶功能的选项,以简化激活和解除操作。

    -在车辆检测、语义、速度和属性网络中引入了新的高效视频模块,从而以更低的延迟提高性能。这是通过创建多层分级视频模块来实现的,该模块可缓存中间计算,从而大幅减少任何特定时间的计算量。

    -通过刷新具有更好自动标注功能的旧数据集和引入新的视频模块,将远处交叉物体的检测率提高了 6%,并提高了车辆检测的精度。

    -通过增加数据和更改视频架构,提高了性能和延迟,从而将切入车辆检测的精度提高了 15%。

    -通过改进自动标注数据集、引入新的视频模块以及更紧密地调整模型训练和推理,将车辆速度误差降低了 3%,将车辆加速度误差降低了 10%。

    -采用新的视频模块架构,将车辆语义网络的延迟降低了 15%,而性能没有受到任何影响。

    -在联合优化自动标注数据集中的行人和自行车轨迹时,通过更广泛地利用物体运动学,将行人和自行车旋转误差降低了 8%。

    -通过利用多 10 倍的 HW4 数据、三倍的分辨率和更高的整体测量稳定性,将视觉泊车辅助预测的几何精度提高了 16%。

    -由于更新了静态物体检测网络,路径阻塞变道准确性提高了 10%。

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