Wersja 2023.7.10

FSD Beta v11.4.2

Zawarte w 2023.7.10

- Lepsza kontrola na zakrętach i ogólna płynność dzięki poprawie geometrii, krzywizny, położenia, typu i topologii pasów, linii, krawędzi dróg i ograniczonej przestrzeni. Wśród innych ulepszeń, postrzeganie pasów ruchu na ulicach miast poprawiło się o 36%, rozwidleń o 44%, połączeń o 27%, a zakrętów o 16%, dzięki większemu i czystszemu zestawowi treningowemu oraz zaktualizowanemu modułowi prowadzenia po pasie ruchu.

- Dodano dane wejściowe prowadzenia po pasie ruchu do sieci zajętości, aby poprawić wykrywanie cech jezdni dalekiego zasięgu, co spowodowało zmniejszenie o 16% liczby fałszywie ujemnych wykryć mediany.

- Zwiększona asertywność ego wobec przechodzących pieszych w przypadkach, gdy ego może łatwo i bezpiecznie przejść przed pieszym.

- Zwiększona o 8% wykrywalność motocykli i zwiększona precyzja wykrywania pojazdów w celu zmniejszenia liczby fałszywych alarmów. Modele te zwiększają również odporność na zmienność szybkości klatek wizji.

- Zmniejszenie liczby interwencji spowodowanych przez inne pojazdy wjeżdżające na pas ruchu ego o 43%. Zostało to osiągnięte dzięki stworzeniu ram do probabilistycznego przewidywania obiektów, które mogą przeciąć pas ego i proaktywnie przesunąć i/lub dostosować prędkość, aby ustawić ego optymalnie dla tych przyszłości.

- Ulepszona kontrola wcinania dzięki zmniejszeniu błędu prędkości w środku pasa ruchu o 40-50% dla pojazdów znajdujących się w pobliżu.

- Lepsze rozpoznawanie częściowego wtargnięcia obiektu na pas ruchu o 20%, wcięcia z dużą prędkością odchylania o 40% i wycięcia o 26% dzięki wykorzystaniu dodatkowych cech trajektorii zmiany pasa ruchu w celu poprawy nadzoru.

- Zredukowano fałszywe spowolnienia na autostradach związane z niedoszacowanymi prędkościami dla odległych obiektów poprzez dodanie 68 tys. filmów do zestawu treningowego z ulepszoną automatycznie oznaczoną prawdą podstawową.

- Wygładzone przesunięcie na pasie ruchu dla dużych pojazdów poprzez dostosowanie ilości bocznego szarpnięcia dozwolonego dla manewru.

- Ulepszona kontrola boczna w przypadku zbliżających się połączeń o dużej krzywiźnie, aby odsunąć się od łączącego się pasa.

Zawieszenie pełnej autonomicznej jazdy (Beta)

Zawarte w 2023.7.10

W celu zapewnienia maksymalnego bezpieczeństwa i odpowiedzialności, korzystanie z pełnej autonomicznej jazdy (Beta) zostanie zawieszone w przypadku wykrycia niewłaściwego użytkowania. Niewłaściwe użytkowanie ma miejsce, gdy Ty lub inny kierowca Twojego pojazdu otrzymacie pięć "wymuszonych wyłączeń autopilota". Wyłączenie ma miejsce, gdy system Autopilota wyłącza się na pozostałą część podróży po otrzymaniu przez kierowcę kilku ostrzeżeń dźwiękowych i wizualnych dotyczących nieuwagi. Wyłączenia zainicjowane przez kierowcę nie są liczone jako niewłaściwe użytkowanie i są oczekiwane od kierowcy. Trzymaj ręce na kierownicy i zachowaj uwagę przez cały czas. Używanie jakichkolwiek urządzeń przenośnych podczas korzystania z Autopilota jest niedozwolone.

Funkcja FSD Beta może zostać usunięta tylko za pomocą tej metody zawieszenia i będzie niedostępna przez około tydzień.

FSD Beta v11.4.1

Zawarte w 2023.7.5

- Lepsza kontrola na zakrętach i ogólna płynność dzięki poprawie geometrii, krzywizny, położenia, typu i topologii pasów, linii, krawędzi dróg i ograniczonej przestrzeni. Wśród innych ulepszeń, postrzeganie pasów ruchu na ulicach miast poprawiło się o 36%, rozwidleń o 44%, połączeń o 27%, a zakrętów o 16%, dzięki większemu i czystszemu zestawowi treningowemu oraz zaktualizowanemu modułowi prowadzenia po pasie ruchu.

- Dodano dane wejściowe prowadzenia po pasie ruchu do sieci zajętości, aby poprawić wykrywanie cech jezdni dalekiego zasięgu, co spowodowało zmniejszenie o 16% liczby fałszywie ujemnych wykryć mediany.

- Zwiększona asertywność ego wobec przechodzących pieszych w przypadkach, gdy ego może łatwo i bezpiecznie przejść przed pieszym.

- Zwiększona o 8% wykrywalność motocykli i zwiększona precyzja wykrywania pojazdów w celu zmniejszenia liczby fałszywych alarmów. Modele te zwiększają również odporność na zmienność szybkości klatek wizji.

- Zmniejszenie liczby interwencji spowodowanych przez inne pojazdy wjeżdżające na pas ruchu ego o 43%. Zostało to osiągnięte dzięki stworzeniu ram do probabilistycznego przewidywania obiektów, które mogą przeciąć pas ego i proaktywnie przesunąć i/lub dostosować prędkość, aby ustawić ego optymalnie dla tych przyszłości.

- Ulepszona kontrola wcinania dzięki zmniejszeniu błędu prędkości w środku pasa ruchu o 40-50% dla pojazdów znajdujących się w pobliżu.

- Lepsze rozpoznawanie częściowego wtargnięcia obiektu na pas ruchu o 20%, wcięcia z dużą prędkością odchylania o 40% i wycięcia o 26% dzięki wykorzystaniu dodatkowych cech trajektorii zmiany pasa ruchu w celu poprawy nadzoru.

- Zredukowano fałszywe spowolnienia na autostradach związane z niedoszacowanymi prędkościami dla odległych obiektów poprzez dodanie 68 tys. filmów do zestawu treningowego z ulepszoną automatycznie oznaczoną prawdą podstawową.

- Wygładzone przesunięcie na pasie ruchu dla dużych pojazdów poprzez dostosowanie ilości bocznego szarpnięcia dozwolonego dla manewru.

- Ulepszona kontrola boczna w przypadku zbliżających się połączeń o dużej krzywiźnie, aby odsunąć się od łączącego się pasa.