IT之家 2 月 20 日消息，特斯拉 FSD Beta v11.3 完整更新日志已經(jīng)流出，重點更新是支持在高速公路上啟用 FSD Beta，統(tǒng)一了高速和非高速的視覺和規(guī)控技術棧。
IT之家附完整更新日志如下（博主 @不是鄭小康 翻譯）：
- 在高速公路上啟用 FSD Beta。這統(tǒng)一了高速和非高速的視覺和規(guī)控技術棧，并取代了已有四年多歷史的傳統(tǒng)高速棧。傳統(tǒng)高速棧仍然依賴于幾個單攝像頭和單幀網(wǎng)絡，并且被設置為處理簡單的特定車道的操作。
- FSD Beta 的多攝像頭視頻網(wǎng)絡和下一代規(guī)劃器允許更復雜的代理交互，同時減少對車道的依賴，為添加更多智能行為、更順暢的控制和更好的決策制定打下基礎。
- 添加了基于語音的反饋。接管后，您現(xiàn)在可以向 Tesla 發(fā)送匿名語音消息，描述您的體驗，以幫助改進 Autopilot。
- 擴張自動緊急制動 (AEB) 覆蓋以處理穿越本車路徑的車輛。這包括其他車輛闖紅燈或橫穿自我道路、搶走先行權的情況。
- 重新運行之前此類碰撞表明 49% 的場景會因 AEB 更新而得到改善。這種改進現(xiàn)在在手動駕駛和 Autopilot 運行下都會啟動。
- 通過增加對物體瞬時運動學和軌跡估計的依賴，將 Autopilot 對闖紅燈和停車標志者的反應時間縮短 500 毫秒。
-增加了一個長距離高速車道網(wǎng)絡，以便能夠更早地響應堵車車道和高曲率。
- 將候選軌跡神經(jīng)網(wǎng)絡的目標姿勢預測誤差減少了 40%，并將運行時間減少到 1/3。這是通過使用更高性能、更穩(wěn)健的離線優(yōu)化來改進數(shù)據(jù)集，將改進后的數(shù)據(jù)集的大小增加 4 倍，并實施更好的架構和特征空間來實現(xiàn)的。
- 通過對 18 萬個具有挑戰(zhàn)性的視頻（包括雨水反射、道路碎片和高曲率）進行過采樣來改進占用網(wǎng)絡檢測。
- 通過將此場景的 4 萬個自動標注車隊剪輯添加到數(shù)據(jù)集，將近距離加塞案例的召回率提高了 20%。還通過改進加塞案例的運動模型來改進加塞案例的處理，利用相同的模型對加塞對象進行更平滑的橫向和縱向控制。
- 為道路邊緣和車道網(wǎng)絡添加了「車道引導模塊和感知損失」，提高了 6% 的車道絕對召回率和 7% 的道路邊緣絕對召回率。
- 通過使用與預測交叉路口和迎面而來的車道相關的信息更新「車道引導」模塊表示，改進了車道預測的整體幾何形狀和穩(wěn)定性。
- 通過向內車道線偏移來改善高速和高曲率情況下的處理。
- 改進的變道，包括：更早地檢測和處理同時變道，在接近堵塞車道時更好地選擇間隙，更好地集成基于速度和基于導航的變道決策，以及 FSD 駕駛配置文件與速度變道之間的更多差異。
- 通過更好地模擬前車的剎車燈對其未來速度曲線的可能影響，改進了跟隨前車時的縱向控制響應平滑度。
- 將稀有物體的檢測提高了 18%，并將大型卡車的深度誤差降低了 9%，這主要是由于遷移到監(jiān)督更密集的自動標注數(shù)據(jù)集。
- 將校車的語義檢測提高了 12%，從靜止到移動的車輛的語義檢測提高了 15%。這是通過提高數(shù)據(jù)集標注準確性并將數(shù)據(jù)集大小增加 5% 來實現(xiàn)的。
- 通過利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自我軌跡估計代替近似運動學模型來改進人行橫道處的決策。
- 通過棄用傳統(tǒng)合并區(qū)域任務以支持從矢量車道派生的合并拓撲，提高了合并控制的可靠性和流暢性。
- 通過平衡壓縮的 IPC 緩沖區(qū)和跨雙 SOC 的優(yōu)化寫入調度，解鎖更長的車隊遙測剪輯（最多 26%）。
IT之家了解到，特斯拉 FSD Beta v11 原計劃在 2022 年 11 月推出，但多次推遲，目前仍未推出。馬斯克承認 v11“比預期的要難得多”，因為更新給 FSD 測試版帶來了“神經(jīng)網(wǎng)絡的重新架構”，目前還沒有車主收到更新。
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