Tesla hat das neueste Versionsupdate 2022.44.25.5 veröffentlicht

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Quelle: Tesla, Inc.

Tesla hat ein neues Software-Update veröffentlicht. Das neueste Update wurde mit der Versionsnummer 2022.44.25.5 veröffentlicht. Alle 4-6 Wochen veröffentlicht Tesla in der Regel ein neues wichtiges Software-Update oder eine neue Version für die Fahrzeuge.

Das vollständigen Changelog zu diesem Update zeigt folgende Änderungen:

Tesla 2022.44.25.5 Update Changelog

  • Alle Parameter unter Verwendung der neuesten automatisch gekennzeichneten Datensätze neu trainiert und das Objekterkennungsnetzwerk auf Videostreams mit Photonenzählung aktualisiert (mit besonderem Schwerpunkt auf Szenarien mit geringer Sichtbarkeit). Erhöhter Abruf entfernter Fahrzeuge, reduzierter Geschwindigkeitsfehler beim Überqueren von Fahrzeugen um 20 % und erhöhte Präzision für Vulnerable Road User (VRU) um 20 % durch die Verbesserung des Designs.
  • Änderung des VRU-Velocity-Netzwerks in ein zweistufiges Netzwerk, das den Geschwindigkeitsfehler beim Überqueren von Fußgängern um 6 % verbesserte und die Latenz verringerte.
  • Das Non-VRU-Attribute-Netzwerk wurde in ein zweistufiges Netzwerk umgewandelt, das die Latenz verringerte, falsche Spurzuweisungen für querende Autos um 45 % reduzierte und ungenaue Vorhersagen für geparkte Fahrzeuge um 15 % reduzierte.
  • Die autoregressive Vector Lanes-Sprache wurde umgeschrieben, um den Abruf von Gabeln um 51,1 %, den Abruf von Fahrspuren um 18,7 % und die Genauigkeit von Fahrspuren um 9,2 % zu erhöhen. umfasst ein komplettes Netzwerk-Upgrade, bei dem 3,8-mal so viele Daten verwendet wurden, um jede Komponente neu zu trainieren.
  • Das neuronale Netzwerk Vector Lanes verfügt über ein neues „Straßenmarkierungs“-Modul, das die Spurtopologiefehler an Kreuzungen um 38,9 % verbessert hat.
  • Das Occupancy Network wurde aktualisiert, um sich an der Straßenoberfläche und nicht am Ego auszurichten, um die Erkennungsstabilität und den Rückruf auf Hügelkuppen zu erhöhen.
  • Durch die Umwandlung einer kostspieligen Trajektorienoptimierungstechnik in ein leichtgewichtiges neuronales Planernetzwerk konnten wir die Laufzeit der Erstellung von Kandidatentrajektorien um etwa 80 % reduzieren und die Glätte verbessern.
    Verbesserte Entscheidungsfindung für Spurwechsel um Gores mit kurzen Fristen durch vollständigere Modellierung des Kompromisses zwischen dem Fahren abseits der Route und der zum Durchqueren der Gore-Zone erforderlichen Trajektorie.
  • Ein verbessertes Modell für die Kinematik des Fußgängers wurde verwendet, um Fehlbremsungen für Fußgänger in der Nähe von Zebrastreifen zu verringern.
  • Regelung für ein allgemeines Belegungsnetzwerk hinzugefügt, das Objekte mit genaueren Geometrien erkennt.
  • Verbessertes Management von Autos, die unsere beabsichtigte Route durch verbesserte Seiten-/Wendemodellierung abschneiden
  • Techniken zur Vermeidung unerwarteter Verlangsamungen.
  • Bessere Offsets um statische Hindernisse herum mit verbesserter Längskontrolle durch Betrachtung potenzieller Fahrzeugbewegungsprofile.
  • Verbesserte Laufruhe der Fahrzeuglängssteuerung in der Fahrspur unter hohen Relativgeschwindigkeitsbedingungen durch Berücksichtigung der Relativbeschleunigung während der Trajektorienoptimierung.
  • Adaptive Planer Scheduling verringerte die Latenzzeit zwischen Objektphoton und Kontrollsystem im besten Fall um 26 %.
  • Parallelisierung der sensorischen Berechnung und Reorganisation der Trajektorienauswahl. Dies stärkt unsere Fähigkeit, schnell zu reagieren und Urteile zu fällen.
  • Es wurden Verbesserungen am TRIP-Compiler, der Inferenzlaufzeit und der Kommunikationsschicht zwischen Prozessoren vorgenommen, um eine grundlegende Unterstützung für die Inferenz modellparalleler neuronaler Netze einzubeziehen und die Konsistenz der Vorhersage von Straßenrändern und Straßenlinien zu verbessern.
  • Verbesserte Verkehrssteuerung an stark befahrenen Kreuzungsbereichen durch Stärkung der Verbindung zwischen Kreuzungen und Ampeln.

Quelle(n):
TechBriefly

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