Mayo 25, 2022

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Las notas de lanzamiento de Tesla FSD Beta 10.11 provocan mejoras importantes

Las notas de lanzamiento de Tesla FSD Beta 10.11 provocan mejoras importantes

Las notas de la versión 10.11 para la Beta 10.11 de conducción autónoma completa de Tesla apuntan a una serie de mejoras significativas en el programa avanzado de asistencia al conductor. El Tesla FSD Beta 10.11 se está implementando para los empleados de Tesla en este momento. Sin embargo, si el sistema funciona bien, los usuarios externos deberían recibir la actualización en los próximos días.

Hay varias mejoras notables descritas en las notas de la versión para FSD Beta v10.11. Tesla mencionó que V10.11 usa Predicciones más precisas Donde otros vehículos giran o se unen, reduciendo las desaceleraciones innecesarias. La compañía también afirmó que V10.11 debería mejorar la comprensión de los vehículos sobre el derecho de paso, lo que debería ser invaluable en escenarios donde los mapas son imprecisos.

Lo más importante, FSD Beta V10.11 apareció específicamente Mejoras para Usuarios Vulnerables de la Carretera (VRU). Tesla señala que la última versión de FSD Beta debería mejorar la detección de VRU en un 44,9 %, lo que permitiría que el sistema reduzca los “peatones y bicicletas pseudopositivos”. La empresa pudo lograr estas mejoras de VRU ampliando las etiquetas de próxima generación.

A continuación se muestra FSD Beta v10.11 Notas de lanzamiento.

Programa de acceso anticipado | FSD Beta 10.11.2 Actualizar

Modelado de arquitectura de carril mejorado desde un ráster denso (“bolsa de puntos”) hasta un decodificador autorregresivo que predice y conecta directamente carriles de “espacio vectorial” de punto a punto utilizando una red neuronal de transformadores. Esto nos permite predecir carriles cruzados, permite un procesamiento posterior computacionalmente más barato y menos propenso a errores, y allana el camino para predecir muchas otras señales y sus relaciones de manera conjunta y completa.

– Use predicciones más precisas de dónde girarán o se fusionarán los vehículos para reducir la desaceleración innecesaria de los vehículos que no se cruzarán en nuestro camino.

– Mejor comprensión del derecho de paso si el mapa no es preciso o el vehículo no puede seguir la navegación. En particular, el modelado de rangos de intersección ahora se basa completamente en predicciones de red y ya no usa métodos de inferencia basados ​​en mapas.

– La precisión de las detecciones de VRU se mejora en un 44,9 %, lo que reduce significativamente los falsos positivos de peatones y bicicletas (especialmente alrededor de capas de alquitrán, marcas de deslizamiento y gotas de lluvia). Esto se logró aumentando el volumen de datos de la próxima generación de herramientas de etiquetado automático, entrenando parámetros de red previamente congelados y modificando funciones de pérdida de red. Encontramos que esto reduce la incidencia de pseudohistéresis relacionada con UVR.

Reducir el error de velocidad esperado de motocicletas, scooters, sillas de ruedas y peatones que están demasiado cerca en un 63,6%. Para hacer esto, presentamos un nuevo conjunto de datos para simular interacciones VRU de alta velocidad de un antagonista. Esta actualización mejora el control del piloto automático en torno a VRU de rápido movimiento y corte.

– Perfil de oruga mejorado con mayor sacudida al comenzar a gatear.

– Control mejorado de los obstáculos cercanos mediante la predicción de la distancia continua de la geometría estática con la red general de obstáculos estáticos.

Reducir la tasa de error “detenido” del vehículo en un 17 %, al aumentar el tamaño del conjunto de datos en un 14 %.

– Se mejoró el error de velocidad del 5 % en el escenario de “autopista” y el error de velocidad del 10 % en el escenario de carretera, lo que se logra ajustando la función de pérdida para mejorar el rendimiento en escenarios desafiantes.

– Detección y control mejorados de puertas de cabina abiertas.

– Suavidad mejorada durante las curvas utilizando un enfoque basado en la optimización para identificar líneas de carretera no relacionadas con el control debido a la aceleración lateral y longitudinal y los límites de vibración, así como la cinemática del vehículo.

Se mejoró la estabilidad de las visualizaciones de FSD Ul al mejorar la canalización de transmisión de datos de Ethernet en un 15 %.

Es probable que Tesla FSD Beta v10.11 se lance como Número de versión del software 2022.4.5.15, según informes de la comunidad de autos eléctricos en línea. Las pruebas de rendimiento 10.11 en el mundo real generalmente las comparten los miembros del programa FSD Beta de la compañía a las pocas horas de un lanzamiento en todo el sistema.

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El equipo de Teslarati estaría agradecido de contactarlo. Si tienes algún consejo, contáctame al [email protected] o a través de Twitter @Escritor_01001101.

Las notas de lanzamiento de Tesla FSD Beta 10.11 provocan mejoras importantes