Версия 2023.7.15

FSD Beta v11.4.3

Входит в 2023.7.15

- Улучшение контроля на поворотах и плавности в целом за счет улучшения геометрии, кривизны, положения, типа и топологии полос, линий, краев дороги и ограниченного пространства. Среди прочих улучшений: восприятие полос движения на городских улицах улучшилось на 36%, развилок - на 44%, слияний - на 27%, а поворотов - на 16%, благодаря большему и чистому обучающему набору и обновленному модулю ориентирования по полосам.

- В сеть Occupancy Network были добавлены входные данные для ориентирования по полосам движения, чтобы улучшить обнаружение дальних особенностей дорожного полотна, что привело к уменьшению количества ложноотрицательных обнаружений медиан на 16%.

- Улучшение напористости эго при переходе пешеходов в случаях, когда эго может легко и безопасно перейти дорогу раньше пешехода.

- Улучшение запоминания мотоциклов на 8 % и повышение точности обнаружения автомобилей для уменьшения количества ложных срабатываний. Эти модели также повышают устойчивость к разбросу частоты кадров видения.

- На 43% уменьшилось количество помех, вызванных тем, что другие автомобили вклиниваются в полосу движения "эго". Этого удалось добиться благодаря созданию системы, позволяющей вероятностно предвидеть объекты, которые могут выехать на полосу движения "эго", и проактивно смещаться и/или регулировать скорость, чтобы оптимально позиционировать "эго" для этих ситуаций.

- Улучшенное управление вклиниванием за счет уменьшения ошибки скорости, ориентированной на полосу движения, на 40-50% для близко идущих автомобилей.

- Благодаря использованию дополнительных характеристик траектории смены полосы движения для улучшения наблюдения, запоминание частичного вторжения объекта в полосу движения улучшилось на 20 %, врезания в полосу движения с высокой скоростью рысканья - на 40 %, а вырезания - на 26 %.

- Уменьшил количество ложных замедлений на шоссе, связанных с недооценкой скорости для далеких объектов, добавив в обучающий набор 68K видео с улучшенной автомаркировкой.

- Сгладил смещение в полосе для больших автомобилей, настроив величину бокового рывка, допустимого для этого маневра.

- Улучшенный боковой контроль для предстоящих слияний с большой кривизной, чтобы отклониться от полосы слияния.

FSD Beta v11.4.2

Входит в 2023.7.10

- Улучшение контроля на поворотах и плавности в целом за счет улучшения геометрии, кривизны, положения, типа и топологии полос, линий, краев дороги и ограниченного пространства. Среди прочих улучшений: восприятие полос движения на городских улицах улучшилось на 36%, развилок - на 44%, слияний - на 27%, а поворотов - на 16%, благодаря большему и чистому обучающему набору и обновленному модулю ориентирования по полосам.

- В сеть Occupancy Network были добавлены входные данные для ориентирования по полосам движения, чтобы улучшить обнаружение дальних особенностей дорожного полотна, что привело к уменьшению количества ложноотрицательных обнаружений медиан на 16%.

- Улучшение напористости эго при переходе пешеходов в случаях, когда эго может легко и безопасно перейти дорогу раньше пешехода.

- Улучшение запоминания мотоциклов на 8 % и повышение точности обнаружения автомобилей для уменьшения количества ложных срабатываний. Эти модели также повышают устойчивость к разбросу частоты кадров видения.

- На 43% уменьшилось количество помех, вызванных тем, что другие автомобили вклиниваются в полосу движения "эго". Этого удалось добиться благодаря созданию системы, позволяющей вероятностно предвидеть объекты, которые могут выехать на полосу движения "эго", и проактивно смещаться и/или регулировать скорость, чтобы оптимально позиционировать "эго" для этих ситуаций.

- Улучшенное управление вклиниванием за счет уменьшения ошибки скорости, ориентированной на полосу движения, на 40-50% для близко идущих автомобилей.

- Благодаря использованию дополнительных характеристик траектории смены полосы движения для улучшения наблюдения, запоминание частичного вторжения объекта в полосу движения улучшилось на 20 %, врезания в полосу движения с высокой скоростью рысканья - на 40 %, а вырезания - на 26 %.

- Уменьшил количество ложных замедлений на шоссе, связанных с недооценкой скорости для далеких объектов, добавив в обучающий набор 68K видео с улучшенной автомаркировкой.

- Сгладил смещение в полосе для больших автомобилей, настроив величину бокового рывка, допустимого для этого маневра.

- Улучшенный боковой контроль для предстоящих слияний с большой кривизной, чтобы отклониться от полосы слияния.

Полноценная подвеска для самостоятельного вождения (бета-версия)

Входит в 2023.7.10

Для обеспечения максимальной безопасности и ответственности использование полного самопилота (Beta) будет приостановлено, если будет обнаружено его неправильное использование. Неправильное использование - это когда ты или другой водитель твоего автомобиля получает пять "Принудительных отключений автопилота". Отключение - это когда система автопилота отключается на оставшуюся часть поездки после того, как водитель получает несколько звуковых и визуальных предупреждений о невнимательности. Инициированные водителем отключения не считаются неправильным использованием и ожидаются от водителя. Держи руки на руле и оставайся внимательным в любое время. Использование любых ручных устройств во время работы автопилота запрещено.

Функция FSD Beta может быть удалена только с помощью этого метода приостановки, и она будет недоступна примерно в течение недели.

FSD Beta v11.4.1

Входит в 2023.7.5

- Улучшение контроля на поворотах и плавности в целом за счет улучшения геометрии, кривизны, положения, типа и топологии полос, линий, краев дороги и ограниченного пространства. Среди прочих улучшений: восприятие полос движения на городских улицах улучшилось на 36%, развилок - на 44%, слияний - на 27%, а поворотов - на 16%, благодаря большему и чистому обучающему набору и обновленному модулю ориентирования по полосам.

- В сеть Occupancy Network были добавлены входные данные для ориентирования по полосам движения, чтобы улучшить обнаружение дальних особенностей дорожного полотна, что привело к уменьшению количества ложноотрицательных обнаружений медиан на 16%.

- Улучшение напористости эго при переходе пешеходов в случаях, когда эго может легко и безопасно перейти дорогу раньше пешехода.

- Улучшение запоминания мотоциклов на 8 % и повышение точности обнаружения автомобилей для уменьшения количества ложных срабатываний. Эти модели также повышают устойчивость к разбросу частоты кадров видения.

- На 43% уменьшилось количество помех, вызванных тем, что другие автомобили вклиниваются в полосу движения "эго". Этого удалось добиться благодаря созданию системы, позволяющей вероятностно предвидеть объекты, которые могут выехать на полосу движения "эго", и проактивно смещаться и/или регулировать скорость, чтобы оптимально позиционировать "эго" для этих ситуаций.

- Улучшенное управление вклиниванием за счет уменьшения ошибки скорости, ориентированной на полосу движения, на 40-50% для близко идущих автомобилей.

- Благодаря использованию дополнительных характеристик траектории смены полосы движения для улучшения наблюдения, запоминание частичного вторжения объекта в полосу движения улучшилось на 20 %, врезания в полосу движения с высокой скоростью рысканья - на 40 %, а вырезания - на 26 %.

- Уменьшил количество ложных замедлений на шоссе, связанных с недооценкой скорости для далеких объектов, добавив в обучающий набор 68K видео с улучшенной автомаркировкой.

- Сгладил смещение в полосе для больших автомобилей, настроив величину бокового рывка, допустимого для этого маневра.

- Улучшенный боковой контроль для предстоящих слияний с большой кривизной, чтобы отклониться от полосы слияния.