2022.44.30.1 Notes de version officielles de Tesla – Mises à jour logicielles

– Mise à niveau du réseau de détection d’objets pour les flux vidéo de comptage de photons et recyclage de tous les paramètres avec les derniers ensembles de données auto-étiquetés (avec un accent particulier sur les scénarios de faible visibilité). Amélioration de l’architecture pour une meilleure précision et une meilleure latence, un rappel plus élevé des véhicules éloignés, une erreur de vitesse réduite des véhicules qui se croisent de 20 % et une précision VRU améliorée de 20 %.

– Conversion du réseau VRU Velocity en un réseau à deux étapes, ce qui a réduit la latence et amélioré l’erreur de vitesse des piétons traversant de 6 %.

– Conversion du réseau Non VRU Attributes en un réseau à deux étapes, ce qui a réduit la latence, réduit l’affectation incorrecte des voies des véhicules qui traversent de 45 % et réduit les prédictions de stationnement incorrectes de 15 %.

– Reformulation de la grammaire autorégressive Vector Lanes pour améliorer la précision des voies de 9,2 %, le rappel des voies de 18,7 % et le rappel des fourches de 51,1 %. Inclut une mise à jour complète du réseau où tous les composants ont été recyclés avec 3,8 fois la quantité de données.

– Ajout d’un nouveau module « marquage routier » au réseau neuronal Vector Lanes qui améliore l’erreur de topologie des voies aux intersections de 38,9 %.

– Mise à niveau du réseau d’occupation pour s’aligner sur la surface de la route au lieu de l’ego pour une stabilité de détection améliorée et un rappel amélioré au sommet de la colline.

– Réduction du temps d’exécution de la génération de trajectoires candidates d’environ 80 % et amélioration de la fluidité en distillant une procédure d’optimisation de trajectoire coûteuse dans un réseau neuronal de planificateur léger.

– Amélioration de la prise de décision pour les changements de voie à court terme autour des gores grâce à une modélisation plus riche du compromis entre la sortie de route et la trajectoire requise pour traverser la région gore

– Réduction des faux ralentissements pour les piétons près du passage pour piétons en utilisant un meilleur modèle pour la cinématique du piéton

– Contrôle supplémentaire pour une géométrie d’objet plus précise détectée par le réseau d’occupation général.

– Amélioration du contrôle des véhicules coupant la trajectoire souhaitée par une meilleure modélisation de leurs virages / manœuvres latérales évitant ainsi les ralentissements non naturels

– Contrôle longitudinal amélioré lors du décalage autour des obstacles statiques en recherchant des profils de mouvement de véhicule réalisables

– Amélioration de la fluidité du contrôle longitudinal pour les véhicules en voie lors de scénarios de vitesse relative élevée en tenant également compte de l’accélération relative dans l’optimisation de la trajectoire

– Réduction de 26 % de la latence du système photon-contrôle de l’objet dans le meilleur des cas grâce à la planification adaptative du planificateur, à la restructuration de la sélection de trajectoire et à la parallélisation du calcul de la perception. Cela nous permet de prendre des décisions plus rapidement et améliore le temps de réaction.

– Introduction de la prise en charge fondamentale de l’inférence de réseau neuronal parallèle au modèle en partageant des tenseurs intermédiaires entre les SOC afin d’améliorer la cohérence de la prédiction des bords de route et des lignes de route grâce à des modifications du compilateur TRIP, de l’exécution de l’inférence et de la couche de communication interprocesseur.

– Amélioration de la gestion du comportement de contrôle du trafic dans les zones d’intersection denses en améliorant la logique d’association entre les feux de circulation et les intersections.

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