2022.20.7 Notes de version officielles de Tesla – Mises à jour logicielles
– Amélioration de la prise de décision pour les virages à gauche non protégés en utilisant une meilleure estimation de l’interaction de l’ego avec d’autres objets tout au long de la manœuvre.
– Amélioration de la pose d’arrêt tout en cédant pour traverser des objets lors de virages à gauche non protégés « à la Chuck Cook » en utilisant les zones de sécurité médianes.
– Rendu le profil de vitesse plus confortable lors du rampage pour la visibilité, pour permettre des arrêts plus fluides lors de la protection des objets potentiellement occlus.
– Activé rampant pour la visibilité à n’importe quelle intersection où les objets pourraient croiser le chemin de l’ego, indépendamment de la présence de contrôles de la circulation.
– Amélioration de l’erreur de position de voie de 5 % et du rappel de voie de 12 % avec une mise à jour complète du réseau neuronal des voies vectorielles. Les goulots d’étranglement d’informations dans l’architecture du réseau ont été réduits en augmentant la taille des extracteurs de fonctionnalités par caméra, des modules vidéo et des éléments internes des modules d’attention GPT.
– Amélioration de l’erreur de position de voie de croisement et de fusion de voies de 22 % en ajoutant des connexions de saut à longue portée et un tronc plus puissant à l’architecture du réseau.
– Amélioration de l’erreur de vitesse des piétons et des cyclistes de 17 %, en particulier lorsque l’ego effectue un virage, en améliorant l’estimation de la trajectoire embarquée utilisée comme entrée du réseau de neurones.
– Amélioration du rappel de détection des animaux de 34 % et diminution des faux positifs de 8 % en doublant la taille de l’ensemble d’apprentissage auto-étiqueté.
– Amélioration du rappel de détection des véhicules qui se croisent loin de 4 % en ajustant la fonction de perte utilisée pendant la formation et en améliorant la qualité de l’étiquette.
– Amélioration de l’attribut « est garé » pour les véhicules de 5 % en ajoutant 20 % d’exemples supplémentaires à l’ensemble d’entraînement.
– Mise à niveau du réseau d’occupation pour détecter les objets dynamiques et améliorer les performances en ajoutant un module vidéo, en ajustant la fonction de perte et en ajoutant 37 000 nouveaux clips à l’ensemble d’entraînement.
– Réduction des faux ralentissements autour des passages pour piétons grâce à une meilleure classification des piétons et des cyclistes comme n’ayant pas l’intention d’interagir avec l’ego.
– Réduction des faux changements de voie pour les cônes ou les blocages en préférant un léger décalage dans la voie, le cas échéant.
– Amélioration du positionnement dans la voie sur les larges routes résidentielles.
– Amélioration de la prédiction du chemin futur de l’objet dans les scénarios avec un taux de lacet élevé.
– Amélioration de la précision des panneaux de limitation de vitesse sur les limitations de vitesse numériques de 29 %, sur les panneaux présentant une pertinence difficile de 23 %, sur les vitesses à 3 chiffres de 39 % et sur les panneaux de fin de limitation de vitesse de 62 %. Le réseau de neurones a été formé avec 84 % d’exemples supplémentaires dans l’ensemble de formation et avec des modifications architecturales qui ont alloué plus de calcul dans la tête de réseau.
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