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(資料圖片僅供參考)

FSDV11.3開始給員工車主推送。- 在高速公路上啟用了FSD測試版。這統一了公路和非公路上的視覺和規劃技術棧，并取代了已有四年之久的傳統公路技術棧。傳統的高速公路堆棧仍然依賴于幾個單攝像機和單幀網絡，并被設置為處理簡單的特定車道機動。FSD Beta的多攝像頭視頻網絡和下一代規劃器，允許更復雜的代理互動，減少對車道的依賴，為增加更多的智能行為、更流暢的控制和更好的決策創造條件。- 增加了語音駕駛筆記。在干預之后，你現在可以向特斯拉發送匿名的語音信息，描述你的經歷，以幫助改善自動駕駛。- 增強了自動緊急制動（AEB），以應對穿越自我路徑的車輛。這包括其他車輛闖紅燈或轉彎穿插搶奪路權的情況。對以前這種類型的碰撞的回顧顯示，49%的緊急事件會被新的策略所緩解。這一改進現在在人工駕駛和自動駕駛操作中都是啟用的。- 通過增加對物體的瞬時運動學和軌跡估計的依賴，將FSD對闖紅燈者和闖紅燈者的反應時間提高了500ms。- 增加了一個長距離的高速公路車道網絡，以便對堵塞的車道和高曲率彎道做出更早的反應。- 將候選軌跡神經網絡的目標姿態預測誤差減少40%，運行時間減少3倍。這是通過使用更重、更穩健的離線優化來改進數據集，將這個改進后的數據集的大小增加4倍，并實施更好的架構和特征空間來實現的。- 通過對包括雨水反射、道路碎片和高曲率在內的180K挑戰性視頻進行超采樣，改進了占用網絡檢測。- 通過在數據集中增加4萬個自動標記的車隊片段，將近距離切入案例的處理效果提高了20%。同時，通過改進對其進入自我車道的運動的建模，改進了對切入案例的處理，利用同樣的方法對切入物體進行更平滑的橫向和縱向控制。- 為道路邊緣和線條網絡增加了 "車道引導模塊和感知損失"，使線條的絕對召回率提高了6%，道路邊緣的絕對召回率提高了7%。- 通過更新 "車道引導 "模塊的表示方法，用與預測交叉和迎面而來的車道有關的信息，改善了車道預測的整體幾何形狀和穩定性。- 通過向內側車道線偏移，改善了對高速和高曲率情況的處理。- 改進了車道變化，包括更早地檢測和處理同時發生的車道變化，在接近最后期限時更好地選擇間隙，更好地整合基于速度和基于導航的車道變化決定，以及更多的區別。

$特斯拉(TSLA)$

關鍵詞： 高速公路 改進后的 創造條件