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Tesla actualiza la beta del Full Self-Driving, esto es lo que ofrece la versión 2022.12.3.10

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Tesla ha desplegado una nueva actualización para los usuarios de la beta del FSD, una actualización con muchas mejoras y novedades

El Full Self-Driving, también conocido como FSD, es el software que Tesla está desarrollando para hacer que sus coches eléctricos sean totalmente autónomos, es decir, puedan conducir sin intervención humana de un punto a otro.

Desde 2020, Tesla está trabajando en seguir desarrollando su software y lanzó la beta del Full Self-Driving donde usuarios de Estados Unidos podían acceder a participar y tener este sistema de conducción avanzado en su vehículo.

Al tratarse de una beta, se sabe que es un software todavía no acabado, que puede tener errores y comportamiento anómalos, por ello es de vital importancia que el conductor esté atento a los movimientos del coche e incluso si fuera necesario tomar el control.

Desde este momento, Tesla está empezando a actualizar el software de aquellos usuarios que forman parte del programa beta FSD, implantando la versión 2022.12.3.10. Esta versión incorpora una gran cantidad de novedades con el objetivo de hacer el sistema mucho mejor.

El objetivo de Tesla de que los usuarios participen en la beta del FSD es la obtención de información y comportamientos y en esta versión el fabricante ha anunciado la inclusión de más de 250.000 nuevos videoclips obtenidos por los usuarios y que han servido como entrenamiento neuronal para el comportamiento del vehículo.

Además, Tesla en esta versión deja de utilizar tres redes neuronales antiguas, esto se traduce en una mejora de 1,8 fotogramas por segundo en la velocidad de fotogramas del sistema.

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Como sabéis, la beta del FSD solo está disponible en Estados Unidos y desde hace poco en Canadá, se espera que en Europa pueda estar disponible a lo largo de este año 2022, aunque en gran medida dependerá de la legislación de cada país.

A continuación podéis leer todos los puntos que incluye esta actualización:

  • Marco de toma de decisiones actualizado para giros a la izquierda sin protección con un mejor modelado de la respuesta de los objetos a las acciones del ego al agregar más características que dan forma a la decisión de continuar o no. Esto aumenta la solidez de las mediciones ruidosas y, al mismo tiempo, se apega más a las decisiones dentro de un margen de seguridad. El marco también aprovecha las regiones medianas seguras cuando es necesario para maniobrar en curvas largas y acelerar más en las maniobras cuando es necesario para salir de forma segura de la intersección.
  • Deslizamiento mejorado para la visibilidad utilizando una geometría de carril más precisa y una detección de oclusión de mayor resolución.
  • Se redujeron las instancias de intentos de giros incómodos a través de una mejor integración con las predicciones futuras de objetos durante la selección de carril.
  • Planificador actualizado para depender menos de los carriles para permitir maniobrar sin problemas fuera del espacio restringido.
  • Mayor seguridad de los giros que cruzan el tráfico al mejorar la arquitectura de la red neuronal de carriles, lo que impulsó en gran medida el recuerdo y la precisión geométrica de los carriles que se cruzan.
  • Se mejoró la recuperación y la precisión geométrica de todas las producciones de carril al agregar 180 000 videoclips al conjunto de entrenamiento.
  • Reducción de las falsas desaceleraciones relacionadas con el control del tráfico a través de una mejor integración con la estructura de los carriles y un mejor comportamiento con respecto a las luces amarillas.
  • Se mejoró la precisión geométrica de las predicciones de borde y línea de camino al agregar una capa de mezcla/acoplamiento con la red de obstáculos estáticos generalizados.
  • Precisión geométrica mejorada y comprensión de la visibilidad al volver a entrenar la red de obstáculos estáticos generalizados con datos mejorados del etiquetador automático y al agregar 30,000 clips de video más.
  • Se mejoró la recuperación de motocicletas, se redujo el error de velocidad de los peatones y ciclistas cercanos y se redujo el error de rumbo de los peatones al agregar nuevos datos de simulación y etiquetado automático al conjunto de entrenamiento.
  • Se mejoró la precisión del atributo «está estacionado» en los vehículos al agregar 41,000 clips al conjunto de entrenamiento. Resuelto el 48% de los casos de falla capturados por nuestra telemetría del 10.11.
  • Recuperación de detección mejorada de objetos cruzados lejanos al regenerar el conjunto de datos con versiones mejoradas de las redes neuronales utilizadas en el etiquetador automático, lo que aumentó la calidad de los datos.
  • Comportamiento de compensación mejorado al maniobrar alrededor de automóviles con puertas abiertas.
  • Velocidad angular mejorada y velocidad centrada en el carril para objetos que no son VRU al actualizarlo en tareas previstas de red.
  • Mayor comodidad al cambiar de carril detrás de vehículos con desaceleración brusca mediante una integración más estrecha entre la estimación de movimiento futuro de los vehículos de cabeza y el perfil de cambio de carril planificado.
  • Mayor confianza en la aceleración pronosticada por la red para todos los objetos en movimiento, anteriormente solo objetos relevantes longitudinalmente.
  • Activos de vehículos cercanos actualizados con visualización que indica cuándo un vehículo tiene una puerta abierta.
  • Velocidad de fotogramas del sistema mejorada +1,8 fotogramas por segundo mediante la eliminación de tres redes neuronales heredadas.

1 Comentario

  1. Un software muy complejo en desarrollo que lograra con éxito su fin y que el aprendizaje y experiencia obtenida será aplicada a otras actividades que requieran de la Inteligencia Artificial.

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