「FSD（Full Self-Driving：完全自動運転）ベータ版V10.69を8/20に投下」と、先日イーロン・マスク氏がツイートしました。
この発表後、マスク氏はあらためて以下のように述べました。
「このリリースは大きなものになるだろう。」
2022年8月4日に開催された年次株主総会「サイバーラウンドアップ」で、彼は、今回のアップデートがロールアウトされると、ドライバーは大きな改善を感じると言っています。
「10.13は、私たちがしばらく取り組んできたもので、実際には、いくつかの重要なアーキテクチャの改良を行ったので、10.12から10.13へのリリースを超えるものになると思います。10.12から10.13のリリース以上のものになるかもしれませんし、あまり早く話したくはありませんが、10.69に値するかもしれません。」
先月、テスラのマスクCEOは、米国カリフォルニア州以外のユーザーがFSDベータ版の改善に最も気が付くだろうとツイートしていました。年次株主総会「サイバーラウンドアップ」でマスク氏は、FSDベータ10.13が左折やチャックのターンまで取り組むと言及し、リークされたv.10.13のリリースノートから、今後のアップデートに関するいくつかの詳細が明らかになりましたので、以下のリリースノートをご覧ください。
- 保護されていない左折時の判断を改善し、操縦中の自車と他のオブジェクトとの相互作用をより適切に推定することができるようになりました。
- 中央分離帯を利用した「チャック・クックスタイル」での左折時に交差するオブジェクトに譲りながら停止する際の挙動を改善しました。
- クリープ走行時の速度プロファイルをより快適にし、遮蔽物の可能性があるオブジェクトを保護する際にスムーズに停止できるようにしました。
- 交通規制の有無にかかわらず、自車の進路を横切る可能性のある交差点でクリープ走行ができるようになりました。
- 車線位置の誤差を5％、車線復帰を12％改善しました。
- ネットワークアーキテクチャに長距離スキップ接続と、より強力な基幹部分を追加することで、交差・合流時の車線位置誤差を22%改善しました。
- ニューラルネットワークの入力として使用する車載軌跡推定を改善することで、歩行者と自転車の速度誤差を17%改善しました（特に自車が曲がっているとき）。
- 自動ラベル付けされた学習セットのサイズを2倍にすることで、動物検出の再現性を34%向上させ、誤検出を8%減少させることができました。
- 学習時の損失関数を調整し、ラベルの品質を向上させることで、遠距離横断車両の検出率を4%向上しました。
- 学習セットに20%以上の例を追加することで、車両の「駐車している」属性判断を5%改善しました。
- ビデオモジュールを追加し、損失関数を調整し、トレーニングセットに3万7千件の新しいクリップを追加することで、動的オブジェクトを検出するために占有ネットワークをアップグレードし、パフォーマンスを向上させました。
- 歩行者や自転車が自車と接触する可能性がないと判断した場合の分類を改善し、横断歩道付近での誤った減速を抑制しました。
- 車線内で緩やかにオフセットすることで、コーンや障害物に対する誤った車線変更を低減しました。
- 幅の広い住宅地での車線内測位を改善しました。
- ヨーレイトが大きいシナリオでの物体の将来進路予測精度を向上させました。
- デジタル速度制限標識の精度を29％、関連性の難しい標識の精度を23％、3桁速度標識の精度を39％、制限速度終了標識の精度を62％向上しました。
- トレーニングセットの例数を84%増やし、ネットワークヘッドに多くの計算能力を割り当てるアーキテクチャの変更により、ニューラルネットトレーニングを強化しました。
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