Mobility

Nuovo aggiornamento da Tesla: la guida autonoma non teme le frenate "fantasma"

Vincenzo Ronca del 20 dicembre 2021, 17:21

Tesla continua dritta per la sua strada nel settore delle auto a guida autonoma e rilascia un nuovo aggiornamento per la sua piattaforma software denominata Full Self-Driving Beta, un update che però è rivolto anche al sistema Autopilot.

La build corrispondente al nuovo aggiornamento corrisponde alla 10.7 e introduce un buon numero di novità, le trovate elencate nel dettaglio alla fine di questo articolo. Tra quelle più rilevanti troviamo un consistente miglioramento per il monitoraggio degli elementi e delle vetture circostanti, il tutto per limitare le frenate "fantasma", ovvero quelle frenate applicate senza alcuna ragione specifica da parte del sistema.

La riduzione delle frenate "fantasma" dovrebbe attestarsi attorno al 50% per coloro che aggiorneranno il sistema Full Self-Driving Beta. Inoltre, l'aggiornamento migliora la gestione della frenata per migliorare l'efficienza energetica dell'auto.

L'aggiornamento è attualmente in fase di distribuzione per tutti coloro che hanno aderito al Full Self-Driving Beta, un programma disponibile soltanto per gli utenti statunitensi al momento.

In questo articolo abbiamo parlato di come vengono distribuiti gli aggiornamenti software per le vetture Tesla.

Full Self-Driving Beta 10.7 - Changelog completo

Improved object attributes network to reduce false cut-in slowdowns by 50% and lane assignment error by 19%.
Improved photon-to-control vehicle response latency by 20% on average.
Expanded use of regenerative braking in Autopilot down to O mph for smoother stops and improved energy efficiency.
Improved VRU (pedestrians, bicyclists, motorcycles, animals) lateral velocity error by 4.9% by adding more auto-labeled and simulated training examples to the dataset.
Reduced false slowdowns for crossing objects by improved velocity estimates for objects at the end of visibility.
Reduced false slowdowns by adding geometric checks to cross-validate lane assignment of objects.
Improved speed profile for unprotected left turns when visibility is low.
Added more natural behavior to bias over bike lanes during right turns.
Improved comfort when yielding to jaywalkers by better modeling of stopping region with soft and hard deadlines.
Improved smoothness for merge control with better modeling of merge point and ghost objects positioned at the edge of visibility.
Improved overall comfort by enforcing stricter lateral jerk bounds in trajectory optimizer
Improved short deadline lane changes through richer trajectory modeling.
Improved integration between lead vehicle overtake and lane change gap selection.
Updated trajectory line visualization