特斯拉 FSD Beta V11.3 的發(fā)行說明已在線共享。據悉，特斯拉全自動駕駛 Beta 11.3 目前正在向公司的員工 FSD Beta 測試人員推出。?

以下是 Tesla 的 FSD Beta V11.3發(fā)行說明：?（博主 @不是鄭小康 翻譯）

- 在高速公路上啟用 FSD Beta。這統(tǒng)一了高速和非高速的視覺和規(guī)控技術棧，并取代了已有四年多歷史的傳統(tǒng)高速棧。傳統(tǒng)高速棧仍然依賴于幾個單攝像頭和單幀網絡，并且被設置為處理簡單的特定車道的操作。

- FSD Beta 的多攝像頭視頻網絡和下一代規(guī)劃器允許更復雜的代理交互，同時減少對車道的依賴，為添加更多智能行為、更順暢的控制和更好的決策制定打下基礎。

- 添加了基于語音的反饋。接管后，您現在可以向 Tesla 發(fā)送匿名語音消息，描述您的體驗，以幫助改進 Autopilot。

- 擴張自動緊急制動 (AEB) 覆蓋以處理穿越本車路徑的車輛。這包括其他車輛闖紅燈或橫穿自我道路、搶走先行權的情況。

- 重新運行之前此類碰撞表明 49% 的場景會因 AEB 更新而得到改善。這種改進現在在手動駕駛和 Autopilot 運行下都會啟動。

- 通過增加對物體瞬時運動學和軌跡估計的依賴，將 Autopilot 對闖紅燈和停車標志者的反應時間縮短 500 毫秒。

-增加了一個長距離高速車道網絡，以便能夠更早地響應堵車車道和高曲率。

- 將候選軌跡神經網絡的目標姿勢預測誤差減少了 40%，并將運行時間減少到 1/3。這是通過使用更高性能、更穩(wěn)健的離線優(yōu)化來改進數據集，將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 18 萬個具有挑戰(zhàn)性的視頻（包括雨水反射、道路碎片和高曲率）進行過采樣來改進占用網絡檢測。

- 通過將此場景的 4 萬個自動標注車隊剪輯添加到數據集，將近距離加塞案例的召回率提高了 20%。還通過改進加塞案例的運動模型來改進加塞案例的處理，利用相同的模型對加塞對象進行更平滑的橫向和縱向控制。

- 為道路邊緣和車道網絡添加了「車道引導模塊和感知損失」，提高了 6% 的車道絕對召回率和 7% 的道路邊緣絕對召回率。

- 通過使用與預測交叉路口和迎面而來的車道相關的信息更新「車道引導」模塊表示，改進了車道預測的整體幾何形狀和穩(wěn)定性。

- 通過向內車道線偏移來改善高速和高曲率情況下的處理。

- 改進的變道，包括：更早地檢測和處理同時變道，在接近堵塞車道時更好地選擇間隙，更好地集成基于速度和基于導航的變道決策，以及 FSD 駕駛配置文件與速度變道之間的更多差異。

- 通過更好地模擬前車的剎車燈對其未來速度曲線的可能影響，改進了跟隨前車時的縱向控制響應平滑度。

- 將稀有物體的檢測提高了 18%，并將大型卡車的深度誤差降低了 9%，這主要是由于遷移到監(jiān)督更密集的自動標注數據集。

- 將校車的語義檢測提高了 12%，從靜止到移動的車輛的語義檢測提高了 15%。這是通過提高數據集標注準確性并將數據集大小增加 5% 來實現的。

- 通過利用基于神經網絡的自我軌跡估計代替近似運動學模型來改進人行橫道處的決策。

- 通過棄用傳統(tǒng)合并區(qū)域任務以支持從矢量車道派生的合并拓撲，提高了合并控制的可靠性和流暢性。

- 通過平衡壓縮的 IPC 緩沖區(qū)和跨雙 SOC 的優(yōu)化寫入調度，解鎖更長的車隊遙測剪輯（最多 26%）。

幾位長期的 FSD Beta 測試人員指出了 V11.3 中用戶可能會非常喜歡的一些關鍵改進。其中包括系統(tǒng)在高速和高曲率場景下的改進處理，以及自動緊急制動 (AEB) 的改進。有了這些改進，FSD Beta V11.3 的行為將更接近于真正的人類駕駛員。?

長期參與特斯拉 FSD Beta 測試人員的評論還表明，V11.3 目前仍僅面向公司員工發(fā)布。考慮到特斯拉過去的更新，未來更大范圍的 FSD Beta 測試車隊在未來一周左右獲得 V11.3 更新也就不足為奇了。