蓋世汽車訊 據外媒報道，特斯拉宣佈釋出完全自動駕駛測試版（FSD Beta）v10。11，並指出對高階駕駛輔助軟體做出了關鍵改進。目前，該版本僅向特斯拉員工推出。若系統執行良好，普通使用者在未來幾天也會獲得更新。
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FSD Beta v10。11的發行說明中概述了幾項顯著改進。特斯拉表示，V10。11可以更準確地預測其他車輛的轉彎或並道，從而減少不必要的減速。此外，V10。11會提高車輛對通行權的理解，這對地圖不準確的地區意義重大。
更重要的是，FSD Beta V10。11對弱勢道路使用者（VRU）進行了具體改進。特斯拉指出，最新版本的FSD Beta可將VRU檢測率提高44。9%，從而使系統能夠顯著著減少“錯誤騎腳踏車的人和行人”的檢測率。特斯拉能夠透過增加其下一代貼標機的尺寸來完成這些VRU改進。
以下為 FSD Beta v10。11的發行說明：
-將車道幾何模型從密集柵格（“點包”）升級為自迴歸解碼器，可使用變壓器神經網路逐點預測和連線“向量空間”車道。因此車輛能夠預測交叉車道，實現計算成本更低且不易出錯的後處理，併為聯合和端到端預測許多其他訊號及其關係鋪平道路。
-更準確地預測車輛轉向或並道的位置，以避免為不會穿過車輛路徑的車輛減速。
-如果地圖不準確或車輛無法跟隨導航，則改進對通行權的理解。特別是，交叉點範圍建模現在完全基於網路預測，不再使用基於地圖的啟發式方法。
-將VRU檢測的精度提高了44。9%，顯著減少錯誤行人和腳踏車（尤其是在焦油縫、防滑痕跡和雨滴周圍）的機率。具體方式是增加下一代自動標記器的資料大小、訓練之前凍結的網路引數以及修改網路損失函式。
-將非常靠近的摩托車、踏板車、輪椅和行人的預測速度誤差降低63。6%。為此，特斯拉引入了一個模擬對抗性高速VRU互動的新資料集，顯著改進圍繞快速移動和切入VRU的自動駕駛儀控制。
-開始爬坡時採用高加速度改進爬坡。
-使用一般靜態障礙物網路預測到靜態幾何的連續距離，從而改進對附近障礙物的控制。
-將資料集大小增加14%，從而將車輛“停放”屬性錯誤率降低17%。
-透過調整損失函式以提高困難場景中的效能，將通行場景速度誤差提高5%，將高速公路場景速度誤差提高10%。
-改進對開啟車門的檢測和控制。
-使用基於最佳化的方法來確定哪些道路線與給定橫向和縱向加速度、加速度限制以及車輛運動學的控制無關，從而提高轉彎平穩性。
- 將乙太網資料傳輸管道最佳化15%，提高FSD Ul視覺化的穩定性。
