蓋世汽車訊 據外媒報道，特斯拉宣布發布完全自動駕駛測試版（FSD Beta）v10.11，并指出對高級駕駛輔助軟件做出了關鍵改進。目前，該版本僅向特斯拉員工推出。若系統運行良好，普通用戶在未來幾天也會獲得更新。

圖片來源：@EVAMCMILLAN333/TWITTER

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并道，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“錯誤騎自行車的人和行人”的檢測率。特斯拉能夠通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”）升級為自回歸解碼器，可使用變壓器神經網絡逐點預測和連接“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后處理，并為聯合和端到端預測許多其他信號及其關系鋪平道路。

-更準確地預測車輛轉向或并道的位置，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，交叉點范圍建模現在完全基于網絡預測，不再使用基于地圖的啟發式方法。

-將VRU檢測的精度提高了44.9%，顯著減少錯誤行人和自行車（尤其是在焦油縫、防滑痕跡和雨滴周圍）的概率。具體方式是增加下一代自動標記器的數據大小、訓練之前凍結的網絡參數以及修改網絡損失函數。

-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交互的新數據集，顯著改進圍繞快速移動和切入VRU的自動駕駛儀控制。

-開始爬坡時采用高加速度改進爬坡。

-使用一般靜態障礙物網絡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。

-將數據集大小增加14%，從而將車輛“停放”屬性錯誤率降低17%。

-通過調整損失函數以提高困難場景中的性能，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%。

-改進對打開車門的檢測和控制。

-使用基于優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。

- 將以太網數據傳輸管道優化15%，提高FSD Ul可視化的穩定性。

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