Tesla выпустила обновление FSD Beta 9.2 со множеством улучшений

С небольшой задержкой из-за "некоторых неожиданных проблем, возникших в последнюю минуту", Tesla выпустила обновление системы полностью автономного вождения (Full Self-Driving, FSD) до бета-версии 9.2. Исполнительный директор компании Илон Маск поделился некоторыми интересными подробностями, какие именно улучшения были внесены в новой версии.

Ускоренное прохождение поворотов при выездах со второстепенных на основные дороги (в планах расширить это на все дороги в версии 9.3).

Улучшено поведение автопилота при оценке впереди идущей машины. Система стала более разумно подходить к вопросу о том, как объехать машину, рассуждая о причинах её медленного движения.

[Ред.: Возможно, автомобиль будет пытаться проехать немного влево или вправо, чтобы "заглянуть" за препятствие.]

1-я версия мультимодального прогнозирования движения других транспортных средств.

[Ред.: Tesla, видимо, начала использовать нейронные сети для прогнозирования того, куда движутся остальные автомобили. Раньше, судя по данным хакера с ником green, такой нейросети не было.]

Благодаря новой системе автоматической маркировки была добавлена новая нейросеть для распознавания дорожной разметки с 50 тысячами маркеров (что почти вдвое больше старой) .

[Ред.: Вероятно, компания обновила старую или добавила вторую нейронную сеть, которая будет обнаруживать все виды полос движения, получаемых с помощью движка автоматической маркировки изображений.]

Новая нейронная модель скорости VRU получила улучшение быстродействия на 12% и повышенную производительность оценки метрики "свободно, можно ехать дальше". Это первая модель, обученная с применением Quantization Aware Training, улучшенной методикой для смягчения последствий квантования int8.

[Ред.: VRU — "Vulnerable road user", уязвимый участник дорожного движения: пешеход, велосипедист и т.п. Вероятно, автомобиль стал лучше определять их скорость и возможность совершать в зависимости от этого действия (например, повороты).

Quantization-Aware-Training (QAR) — обучение нейронной сети с учётом квантования. Квантование весов нейросети — это уменьшение количества битов на каждый вес, которое предусматривает усреднение сигнала. Int8 — целочисленный тип, т.е. без цифр после запятой, который используется при квантовании для ускорения вычислений, но из-за уменьшения точности возникают ошибки. Соответственно, благодаря QAR количество ошибок уменьшается.]

Активировано синхронное планирование вычислений между процессорами компьютерного зрения и вычислительных операций над векторными пространствами. Планировщик появится в 10-й бета-версии.

[Ред.: Для каждой из этих задач будет выделяться отдельный временной промежуток. Вместо того, чтобы давать процессам бесконечное число времени на выполнение и прерывать их по просьбе задачи/планировщика, планировщик будет выделять конечные промежутки времени для вычислений.]

Теневой режим для пересекающихся/сливающихся целей нейросети, который поможет улучшить контроль VRU.

[Ред.: Вероятно, тестируется новый режим прогнозирования движения пешеходов, мотоциклов и т.п., которые пересекают путь автомобиля или движутся по пути с ним.]

Кроме того, Илон сказал, что для перехода к следующему этапу требуется несколько улучшений. По его предположению, после версии 9.2 будет ещё одно или два обновления, после чего уже можно будет выпускать 10-ю версию FSD, в которой будут внесены существенные архитектурные изменения. Вместе с разворачиванием V10 или V10.1 должна появиться "кнопка FSD", с помощью которой владельцы Tesla смогут запросить активацию бета-версии полностью автономного вождения в своей машине, чтобы присоединиться к команде бета-тестирования. Маск объяснил, что команда Tesla столкнулась с задержками из-за перехода на систему, ориентирующуюся только на компьютерное зрение. Тем не менее, команда продолжает постепенно улучшать систему и достигать новых успехов, которые приближают FSD к 5-му уровню автономии.

Источник: vk.com

Комментарии: