21 Temmuz 2023'te yayınlandı
Mevcut küresel dağıtım
Günlere göre filo çapında dağıtım
2023.7.26'ya dahil edilmiştir
- Hedef şeritteki araçların daha iyi modellenmesi yoluyla güzergah dışına çıkmaktan kaçınmak için kısa süreli şerit değiştirmelerin iyileştirilmesi ve böylece boşluk seçiminde daha iddialı olunması.
- Statik engelleri kontrol ederken ofset tutarlılığı iyileştirildi. Ayrıca hızı daha rahat ayarlayarak ofset yönünü değiştirirken pürüzsüzlük geliştirildi.
- Karşıdan gelen arabanın yörüngesinin tahminini geliştirerek ve yeniden merkezlemeden önce geçmeleri için yeterli alan bırakarak dar ve işaretlenmemiş yollarda karşıdan gelen arabaların yol tutuşu iyileştirildi.
- Rastgele hareket eden engeller için Doluluk Ağından Doluluk Akışı tahmini %8 oranında iyileştirildi.
- NonVRU algılama modeli için yeni nesne temel gerçeği otomatik etiketleyicisinin kullanımı genişletilerek yarı kamyonlar, römorklar ve egzotik araçlar için uzak araç hatırlama ve geometri hassasiyeti iyileştirildi.
- Ego'nun yoluna müdahale edebilecek düşük güvenilirlikli tespitleri nazikçe kontrol etmek için planlama kapsamını genişleterek geliştirilmiş VRU kontrolü.
- Yaya geçitlerinin yakınındaki VRU'ların gelecekteki niyetlerini daha doğru bir şekilde tahmin ederek daha iyi idare edilmesi. Bu, yaya geçitleri ve VRU'lar arasındaki ilişkiyi geliştirmek için daha fazla kinematik veriden yararlanılarak yapıldı.
- VRU'ların varsayılan kinematik özelliklerini ayarlayarak ve egonun yolunu kesme olasılıklarını daha doğru bir şekilde sınıflandırmak için mevcut anlamsal bilgileri kullanarak egonun VRU'ların yakınındaki davranışını iyileştirdi.
- Geri giderken önü kesilen araçlara ve ego arkasındaki araçlara yanıt olarak geliştirilmiş Otomatik Acil Frenleme geri çağırma.
- Doluluk Ağı tarafından algılanan genel engellerde Otomatik Acil Frenleme özelliği getirildi.
2023.7.25'e dahil edilmiştir
- Hedef şeritteki araçların daha iyi modellenmesi yoluyla güzergah dışına çıkmaktan kaçınmak için kısa süreli şerit değiştirmelerin iyileştirilmesi ve böylece boşluk seçiminde daha iddialı olunması.
- Statik engelleri kontrol ederken ofset tutarlılığı iyileştirildi. Ayrıca hızı daha rahat ayarlayarak ofset yönünü değiştirirken pürüzsüzlük geliştirildi.
- Karşıdan gelen arabanın yörüngesinin tahminini geliştirerek ve yeniden merkezlemeden önce geçmeleri için yeterli alan bırakarak dar ve işaretlenmemiş yollarda karşıdan gelen arabaların yol tutuşu iyileştirildi.
- Rastgele hareket eden engeller için Doluluk Ağından Doluluk Akışı tahmini %8 oranında iyileştirildi.
- NonVRU algılama modeli için yeni nesne temel gerçeği otomatik etiketleyicisinin kullanımı genişletilerek yarı kamyonlar, römorklar ve egzotik araçlar için uzak araç hatırlama ve geometri hassasiyeti iyileştirildi.
- Ego'nun yoluna müdahale edebilecek düşük güvenilirlikli tespitleri nazikçe kontrol etmek için planlama kapsamını genişleterek geliştirilmiş VRU kontrolü.
- Yaya geçitlerinin yakınındaki VRU'ların gelecekteki niyetlerini daha doğru bir şekilde tahmin ederek daha iyi idare edilmesi. Bu, yaya geçitleri ve VRU'lar arasındaki ilişkiyi geliştirmek için daha fazla kinematik veriden yararlanılarak yapıldı.
- VRU'ların varsayılan kinematik özelliklerini ayarlayarak ve egonun yolunu kesme olasılıklarını daha doğru bir şekilde sınıflandırmak için mevcut anlamsal bilgileri kullanarak egonun VRU'ların yakınındaki davranışını iyileştirdi.
- Geri giderken önü kesilen araçlara ve ego arkasındaki araçlara yanıt olarak geliştirilmiş Otomatik Acil Frenleme geri çağırma.
- Doluluk Ağı tarafından algılanan genel engellerde Otomatik Acil Frenleme özelliği getirildi.
2023.7.20'ye dahil
- Hedef şeritteki araçların daha iyi modellenmesi yoluyla güzergah dışına çıkmaktan kaçınmak için kısa süreli şerit değiştirmelerin iyileştirilmesi ve böylece boşluk seçiminde daha iddialı olunması.
- Statik engelleri kontrol ederken ofset tutarlılığı iyileştirildi. Ayrıca hızı daha rahat ayarlayarak ofset yönünü değiştirirken pürüzsüzlük geliştirildi.
- Karşıdan gelen arabanın yörüngesinin tahminini geliştirerek ve yeniden merkezlemeden önce geçmeleri için yeterli alan bırakarak dar ve işaretlenmemiş yollarda karşıdan gelen arabaların yol tutuşu iyileştirildi.
- Rastgele hareket eden engeller için Doluluk Ağından Doluluk Akışı tahmini %8 oranında iyileştirildi.
- NonVRU algılama modeli için yeni nesne temel gerçeği otomatik etiketleyicisinin kullanımı genişletilerek yarı kamyonlar, römorklar ve egzotik araçlar için uzak araç hatırlama ve geometri hassasiyeti iyileştirildi.
- Ego'nun yoluna müdahale edebilecek düşük güvenilirlikli tespitleri nazikçe kontrol etmek için planlama kapsamını genişleterek geliştirilmiş VRU kontrolü.
- Yaya geçitlerinin yakınındaki VRU'ların gelecekteki niyetlerini daha doğru bir şekilde tahmin ederek daha iyi idare edilmesi. Bu, yaya geçitleri ve VRU'lar arasındaki ilişkiyi geliştirmek için daha fazla kinematik veriden yararlanılarak yapıldı.
- VRU'ların varsayılan kinematik özelliklerini ayarlayarak ve egonun yolunu kesme olasılıklarını daha doğru bir şekilde sınıflandırmak için mevcut anlamsal bilgileri kullanarak egonun VRU'ların yakınındaki davranışını iyileştirdi.
- Geri giderken önü kesilen araçlara ve ego arkasındaki araçlara yanıt olarak geliştirilmiş Otomatik Acil Frenleme geri çağırma.
2023.7.15'e dahil
- Şeritlerin, çizgilerin, yol kenarlarının ve kısıtlı alanların geometrisi, eğriliği, konumu, türü ve topolojisi iyileştirilerek dönüşlerde kontrol ve genel olarak akıcılık geliştirildi. Diğer iyileştirmelerin yanı sıra, daha büyük ve temiz bir eğitim seti ve güncellenmiş şerit yönlendirme modülü sayesinde şehir sokaklarındaki şerit algısı %36, çatallar %44, birleşmeler %27 ve dönüşler %16 oranında iyileştirilmiştir.
- Uzun menzilli karayolu özelliklerinin tespitini iyileştirmek için Doluluk Ağına şerit yönlendirme girdileri eklendi ve yanlış negatif medyan tespitlerinde %16 azalma sağlandı.
- Egonun yayadan önce kolayca ve güvenli bir şekilde karşıya geçebileceği durumlarda egonun yayaları geçme konusundaki atılganlığı artar.
- Yanlış pozitif tespitleri azaltmak için motosiklet hatırlanabilirliği %8 oranında iyileştirildi ve araç tespit hassasiyeti artırıldı. Bu modeller ayrıca görüntü kare hızındaki değişkenliğe karşı daha fazla sağlamlık sağlar.
- Ego'nun şeridine giren diğer araçların neden olduğu müdahaleler %43 oranında azaltıldı. Bu, ego'nun şeridine girebilecek nesneleri olasılıksal olarak tahmin etmek ve bu gelecekler için ego'yu en iyi şekilde konumlandırmak için proaktif olarak dengelemek ve/veya hızı ayarlamak için bir çerçeve oluşturarak başarıldı.
- Yakın araçlar için şerit merkezli hız hatasını %40-50 oranında azaltarak geliştirilmiş kesme kontrolü.
- Denetimi iyileştirmek için şerit değiştirme yörüngesinin ek özelliklerini kullanarak nesne kısmi şerit ihlali için geri çağırmayı %20, yüksek sapma oranlı kesmeyi %40 ve kesmeyi %26 oranında iyileştirdi.
- Eğitim setine geliştirilmiş otomatik etiketli temel gerçekle 68K video ekleyerek uzaktaki nesneler için düşük tahmin edilen hızlarla ilgili otoyol yanlış yavaşlamaları azaltıldı.
- Manevra için izin verilen yanal sarsıntı miktarını ayarlayarak büyük araçlar için şerit içi dengelemeyi yumuşattı.
- Birleşme şeridinden uzaklaşmak için yaklaşan yüksek eğrilikli birleşmeler için geliştirilmiş yanal kontrol.
2023.7.10'a dahil edilmiştir
- Şeritlerin, çizgilerin, yol kenarlarının ve kısıtlı alanların geometrisi, eğriliği, konumu, türü ve topolojisi iyileştirilerek dönüşlerde kontrol ve genel olarak akıcılık geliştirildi. Diğer iyileştirmelerin yanı sıra, daha büyük ve temiz bir eğitim seti ve güncellenmiş şerit yönlendirme modülü sayesinde şehir sokaklarındaki şerit algısı %36, çatallar %44, birleşmeler %27 ve dönüşler %16 oranında iyileştirilmiştir.
- Uzun menzilli karayolu özelliklerinin tespitini iyileştirmek için Doluluk Ağına şerit yönlendirme girdileri eklendi ve yanlış negatif medyan tespitlerinde %16 azalma sağlandı.
- Egonun yayadan önce kolayca ve güvenli bir şekilde karşıya geçebileceği durumlarda egonun yayaları geçme konusundaki atılganlığı artar.
- Yanlış pozitif tespitleri azaltmak için motosiklet hatırlanabilirliği %8 oranında iyileştirildi ve araç tespit hassasiyeti artırıldı. Bu modeller ayrıca görüntü kare hızındaki değişkenliğe karşı daha fazla sağlamlık sağlar.
- Ego'nun şeridine giren diğer araçların neden olduğu müdahaleler %43 oranında azaltıldı. Bu, ego'nun şeridine girebilecek nesneleri olasılıksal olarak tahmin etmek ve bu gelecekler için ego'yu en iyi şekilde konumlandırmak için proaktif olarak dengelemek ve/veya hızı ayarlamak için bir çerçeve oluşturarak başarıldı.
- Yakın araçlar için şerit merkezli hız hatasını %40-50 oranında azaltarak geliştirilmiş kesme kontrolü.
- Denetimi iyileştirmek için şerit değiştirme yörüngesinin ek özelliklerini kullanarak nesne kısmi şerit ihlali için geri çağırmayı %20, yüksek sapma oranlı kesmeyi %40 ve kesmeyi %26 oranında iyileştirdi.
- Eğitim setine geliştirilmiş otomatik etiketli temel gerçekle 68K video ekleyerek uzaktaki nesneler için düşük tahmin edilen hızlarla ilgili otoyol yanlış yavaşlamaları azaltıldı.
- Manevra için izin verilen yanal sarsıntı miktarını ayarlayarak büyük araçlar için şerit içi dengelemeyi yumuşattı.
- Birleşme şeridinden uzaklaşmak için yaklaşan yüksek eğrilikli birleşmeler için geliştirilmiş yanal kontrol.
2023.7.10'a dahil edilmiştir
Maksimum güvenlik ve hesap verebilirlik için, uygunsuz kullanım tespit edilirse Tam Otonom Sürüş (Beta) kullanımı askıya alınacaktır. Uygunsuz kullanım, sizin veya aracınızın başka bir sürücüsünün beş adet 'Zorunlu Otomatik Pilot Devre Dışı Bırakma' almasıdır. Devre dışı bırakma, sürücü dikkatsizlik nedeniyle birkaç sesli ve görsel uyarı aldıktan sonra Otopilot sisteminin bir yolculuğun geri kalanı için devre dışı bırakılmasıdır. Sürücü tarafından başlatılan devre dışı bırakmalar uygunsuz kullanım olarak sayılmaz ve sürücüden beklenir. Ellerinizi direksiyonda tutun ve her zaman dikkatli olun. Otomatik Pilot kullanılırken elde tutulan herhangi bir cihazın kullanılmasına izin verilmez.
FSD Beta özelliği yalnızca bu askıya alma yöntemine göre kaldırılabilir ve yaklaşık bir hafta boyunca kullanılamayacaktır.
2023.7.5'e dahil edilmiştir
- Şeritlerin, çizgilerin, yol kenarlarının ve kısıtlı alanların geometrisi, eğriliği, konumu, türü ve topolojisi iyileştirilerek dönüşlerde kontrol ve genel olarak akıcılık geliştirildi. Diğer iyileştirmelerin yanı sıra, daha büyük ve temiz bir eğitim seti ve güncellenmiş şerit yönlendirme modülü sayesinde şehir sokaklarındaki şerit algısı %36, çatallar %44, birleşmeler %27 ve dönüşler %16 oranında iyileştirilmiştir.
- Uzun menzilli karayolu özelliklerinin tespitini iyileştirmek için Doluluk Ağına şerit yönlendirme girdileri eklendi ve yanlış negatif medyan tespitlerinde %16 azalma sağlandı.
- Egonun yayadan önce kolayca ve güvenli bir şekilde karşıya geçebileceği durumlarda egonun yayaları geçme konusundaki atılganlığı artar.
- Yanlış pozitif tespitleri azaltmak için motosiklet hatırlanabilirliği %8 oranında iyileştirildi ve araç tespit hassasiyeti artırıldı. Bu modeller ayrıca görüntü kare hızındaki değişkenliğe karşı daha fazla sağlamlık sağlar.
- Ego'nun şeridine giren diğer araçların neden olduğu müdahaleler %43 oranında azaltıldı. Bu, ego'nun şeridine girebilecek nesneleri olasılıksal olarak tahmin etmek ve bu gelecekler için ego'yu en iyi şekilde konumlandırmak için proaktif olarak dengelemek ve/veya hızı ayarlamak için bir çerçeve oluşturarak başarıldı.
- Yakın araçlar için şerit merkezli hız hatasını %40-50 oranında azaltarak geliştirilmiş kesme kontrolü.
- Denetimi iyileştirmek için şerit değiştirme yörüngesinin ek özelliklerini kullanarak nesne kısmi şerit ihlali için geri çağırmayı %20, yüksek sapma oranlı kesmeyi %40 ve kesmeyi %26 oranında iyileştirdi.
- Eğitim setine geliştirilmiş otomatik etiketli temel gerçekle 68K video ekleyerek uzaktaki nesneler için düşük tahmin edilen hızlarla ilgili otoyol yanlış yavaşlamaları azaltıldı.
- Manevra için izin verilen yanal sarsıntı miktarını ayarlayarak büyük araçlar için şerit içi dengelemeyi yumuşattı.
- Birleşme şeridinden uzaklaşmak için yaklaşan yüksek eğrilikli birleşmeler için geliştirilmiş yanal kontrol.