La guida autonoma di Tesla si aggiorna: presto disponibile anche in Canada
Arriva un nuovo aggiornamento per il Full Self-Driving di Tesla, la piattaforma software che gestisce la guida autonoma dei veicoli elettrici della casa automobilistica.
L'aggiornamento rilasciato da Tesla corrisponde alla build 10.9 di Full Self-Driving in versione beta. L'update introduce diversi miglioramenti: la gestione del traffico agli incroci è più efficace, così come il riconoscimento degli oggetti in carreggiata, le svolte a destra vengono gestite meglio ed è stata migliorata la tenuta della carreggiata in corsia. Trovate il changelog completo in fondo a questo articolo.
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Inoltre, Elon Musk ha annunciato che il prossimo mese arriverà un nuovo e consistente aggiornamento per Full Self-Driving, che probabilmente consisterà nella versione 11. Tale update coinciderà con tutta probabilità con l'espansione del programma di test di Full Self-Driving agli utenti canadesi.
L'attuale versione di Full Self-Driving è un sistema di guida autonoma di livello 2, e presuppone che il conducente abbia ancora la responsabilità di ciò che accade durante la guida.
Tesla lo sta testando nel mercato USA su conducenti selezionati, con l'espansione dei test al Canada ci avviciniamo al rilascio pubblico.
- Improved intersection extents and right of way assignment by updating modeling of intersection areas from dense rasters ("bag of points") to sparse instances. Increased intersection region IOU by 4.2%. The sparse intersection network is the first model deployed with an auto-regressive architecture that runs natively with low latency on the TRIP AI accelerator chip, through innovations in the AI compiler stack.
- Upgraded generalized static object network to use 10-bit photon count streams rather than 8-bit ISP tone-mapped images by adding 10-bit inference support in the AI compiler stack. Improved overall recall by 3.9% and precision by 1.7%.
- Made unprotected left turns across oncoming lanes more natural by proceeding straight into intersection while yielding, before initiating the turn.
- Improved lane preference and topology estimation by 1.2% with network update and a new format for navigation clues.
- Improved short deadline lane changes with better modeling of necessary deceleration for maneuvers beyond lane change.
- Improved future paths for objects no confined to lane geometry by better modeling of their kinematics.
- Made launches from stop more calm when there is an imminent slowdown nearby.
- Improved gap selection when yielding to a stream of oncoming cars on narrow roads
Via:
Electrek
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