Tesla verbessert sukzessive sein aktives Fahrerassistenzsystem FSD und testet es an den Autos von mehreren tausend Freiwilligen, bevor es die Innovationen auf die gesamte Flotte ausrollt. Die Version FSD Beta 10.5 erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit beim Erkennen bestimmter Situationen, sondern bereitet Tesla-Elektrofahrzeuge auch auf die Umsetzung der Funktion der Durchführung von Notfallmanövern vor.
Wie Electrek anhand des Changelogs von FSD Beta 10.5 erklärt, sprechen wir von der Nutzung dieser Funktion im "Shadow"-Modus. Das heißt, die Automatisierung macht in der Praxis nichts, sondern sammelt Statistiken über gefährliche Situationen, die später verwendet werden können, um dem System beizubringen, zu manövrieren, um im Gefahrenfall die Flugbahn des Autos zu ändern. Reicht beispielsweise der Bremsweg nicht aus, um eine Kollision zu vermeiden, versucht das Elektroauto, zur Seite zu fahren, um die Sicherheit eines solchen Manövers zu gewährleisten. Lassen Sie uns betonen, dass während all diese Möglichkeiten nur analysiert werden und bei einer gefährlichen Annäherung an ein Hindernis das Auto einfach verlangsamt, ohne die Bewegungsrichtung zu ändern.
Zweitens begann Tesla, die Funktion der automatischen Zuweisung von Labels zu Objekten in analysierten Videos aktiv zu nutzen. Zuvor wurde dies von einem großen Team von Spezialisten durchgeführt, das Bordsysteme trainierte, indem Videodaten verarbeitet wurden, die von den Bordkameras von Elektrofahrzeugen an Tesla-Server gesendet wurden. Jetzt können automatisch Shortcuts zugewiesen werden, was das Training des Systems erheblich beschleunigt.
Tesla schenkt auch Manövern wie dem Verlassen der Beschleunigungsspur auf der Autobahn besondere Aufmerksamkeit, da die Gefahr besteht, dass Fahrzeuge bei schlechten Sichtverhältnissen stören. Ältere Elektroautos Model S und Model X können nicht nur Daten von Kameras, sondern auch von Radaren nutzen, aber die günstigeren Model Y und Model 3 aus den USA haben ihre Radare verloren und verlassen sich daher ausschließlich auf Kameradaten. Algorithmen für den automatischen Spurwechsel berücksichtigen nun die Situation, wenn vorbeifahrende Fahrzeuge aufgrund des Anfahrens einer Haltelinie oder des Erreichens einer Sackgasse stärker verlangsamen. Tesla-Elektroautos selbst haben gelernt, seltener zu bremsen, wenn beim Spurwechsel falsche Signale von Hindernissen auftreten. Es wird noch einige Wochen dauern, bis die beschriebenen Änderungen in den Release-Versionen der Tesla-Software repliziert werden.
2021-11-22 12:46:31
Autor: Vitalii Babkin