Tesla FSD Beta 10.69 릴리스 노트

Tesla는 주말에 첫 번째 테스터에게 FSD 베타 10.69를 출시했습니다. 최신 개선 사항을 확인하려면 아래 v.10.69의 릴리스 정보를 읽으십시오.

차선 유지

• 비디오 스트림에서 추출한 기능을 거친 지도 데이터(예: 차선 수 및 차선 연결)와 융합하는 새로운 "깊은 차선 안내" 모듈을 Vector Lanes 신경망에 추가했습니다. 이 아키텍처는 이전 모델에 비해 레인 토폴로지에서 44% 더 낮은 오류율을 달성하여 레인과 해당 연결이 시각적으로 명확해지기 전에 보다 부드러운 제어를 가능하게 합니다. 이는 모든 자동 조종 장치가 자신의 통근을 운전하는 사람만큼 훌륭하게 하지만 도로 변화에 적응하는 충분히 일반적인 방식으로 운전할 수 있는 방법을 제공합니다.

 부드러운 운전만큼 좋은 것은 없습니다.

• 궤적 계획에서 더 나은 시스템 모델링 및 작동 대기 시간을 통해 대기 시간을 희생하지 않고 전반적인 주행 부드러움을 개선했습니다. 이제 궤적 플래너는 조향 명령에서 실제 조향 작동까지의 대기 시간과 가속 및 제동 명령에서 작동까지의 지연 시간을 독립적으로 설명합니다. 그 결과 차량이 어떻게 주행하는지에 대한 보다 정확한 모델인 궤적이 생성됩니다. 이것은 더 나은 다운스트림 컨트롤러 추적 및 부드러움을 허용하는 동시에 가혹한 기동 중에 더 정확한 응답을 허용합니다.
• 신호등과 슬립 차선 대 양보 표지판과 슬립 차선의 연관성을 개선하여 보호된 우회전의 부드러움을 높였습니다. 이렇게 하면 관련 개체가 없을 때 잘못된 속도 저하가 줄어들고 개체가 있을 때 항복 위치가 향상됩니다.
• 횡단보도 근처에서 잘못된 감속을 줄였습니다. 이것은 그들의 움직임을 기반으로 보행자와 자전거 운전자의 의도에 대한 향상된 이해로 수행되었습니다.
• 교통 통제의 유무에 관계없이 물체가 자아의 경로를 가로 지르는 모든 교차로에서 가시성을 위해 크리핑을 활성화했습니다.
• 궤적 최적화에서 동적 분해능을 허용하여 보다 정밀한 제어가 필수적인 영역에 더 집중할 수 있도록 하여 교차하는 물체가 있는 중요한 시나리오에서 정지 위치의 정확도가 향상되었습니다.
• 선두 차량 저크를 고려하여 정지 상태에서 출발할 때 대기 시간을 줄였습니다.

척의 좌회전

• 고속 교차 교통이 있는 상황에서 중앙 교차로 지역에 접근하고 나갈 때 보다 적절한 속도 프로필로 비보호 좌회전을 개선했습니다( "척 쿡 스타일" 비보호 좌회전 ). 이것은 최적화 가능한 초기 저크를 허용하여 고속 물체 앞에 가야 할 때 인간의 거친 페달 누르기를 모방하여 수행되었습니다. 또한 이러한 안전 영역에 접근하는 측면 프로파일이 개선되어 해당 영역을 빠져나갈 때 잘 정렬되는 더 나은 자세를 얻을 수 있습니다. 마지막으로, 미래 의도에 대한 더 나은 모델링을 통해 중앙 교차 영역 내부에 들어가거나 대기 중인 개체와의 상호 작용이 개선되었습니다.

안전이 1순위입니다

• Occupancy Network에서 임의의 저속 이동 볼륨에 대한 제어를 추가했습니다. 이것은 또한 직육면체 기본체로 쉽게 표현할 수 없는 보다 정확한 객체 모양을 보다 세밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 위해서는 모든 3D 복셀에서 속도를 예측해야 했습니다. 이제 느리게 움직이는 UFO를 제어할 수 있습니다.
• 가려질 가능성이 있는 물체를 보호할 때 더 부드러운 정지를 허용하기 위해 가시성을 위해 기어갈 때 속도 프로필을 더 편안하게 만들었습니다.
• 다가오는 지도 속도 변경을 더 잘 처리하여 고속도로에 진입할 때 속도가 향상되어 고속도로에 합류할 때 자신감이 높아집니다.
• 예상 제동 프로필에 대해 현재 운동학적 상태를 평가하여 적색등 러너를 더 빠르게 식별할 수 있습니다.

TESLA FSD "두뇌" 개선 사항

• 단일 시간 단계의 이미지 대신 비디오를 사용하도록 Occupancy Network를 업그레이드했습니다. 이 시간적 컨텍스트는 네트워크가 일시적인 폐색에 강건하도록 하고 점유 흐름의 예측을 가능하게 합니다. 또한 의미론 기반 이상값 제거, 하드 예제 마이닝 및 데이터 세트 크기를 2.4배 증가시켜 ground truth를 개선했습니다.
• 네트워크 계산이 O(공간) 대신 O(객체)에 할당되는 객체 운동학(예: 속도, 가속도, 요레이트)을 생성하기 위해 새로운 2단계 아키텍처로 업그레이드되었습니다. 이렇게 하면 계산의 10분의 1을 사용하면서 멀리 있는 횡단 차량에 대한 속도 추정치가 20% 향상되었습니다.
• 전체 Vector Lanes 신경망 업데이트로 자아 관련 차선의 기하학 오류가 34%, 교차 차선이 21% 개선되었습니다. 네트워크 아키텍처의 정보 병목 현상은 카메라별 기능 추출기, 비디오 모듈, 자동 회귀 디코더의 내부 크기를 늘리고 레인의 미세 위치를 크게 개선하는 하드 주의 메커니즘을 추가하여 제거되었습니다.
• 자동 레이블이 지정된 훈련 세트의 크기를 두 배로 늘려 동물 기억력을 34% 향상시켰습니다.
• 토폴로지 토큰이 autoregressive 디코더의 주의 작업에 참여하고 훈련 중 포크 토큰에 적용되는 손실을 증가시켜 분기 레인 회수율을 36% 증가시켰습니다.
• 신경망에 대한 입력으로 사용되는 온보드 궤적 추정을 개선하여 특히 자아가 회전할 때 보행자와 자전거 운전자의 속도 오류를 17% 개선했습니다.
• 학습 중에 사용되는 손실 기능을 조정하고 라벨 품질을 개선하여 멀리 있는 횡단 차량에 대한 누락 감지의 26%를 제거하여 물체 감지의 개선된 리콜.
• 요 레이트와 측면 모션을 가능성 추정에 통합하여 요 레이트가 높은 시나리오에서 객체 미래 경로 예측을 개선했습니다. 이것은 특히 교차로나 컷인 시나리오에서 물체가 자아의 차선으로 들어가거나 멀어지는 데 도움이 됩니다.

Tesla는 주말에 최대 1,000명의 테스터를 시작으로 FSD 베타 v.10.69를 단계적으로 출시할 예정입니다. 업데이트가 광범위하게 출시되면 FSD 베타의 가격이 인상 됩니다.

Tesla FSD Beta 10.69 release notes highlight better left turns