2023년 7월 21일 출시
현재 글로벌 배포
일별 차량 전체 출시
2023.7.26에 포함
- 목표 차선 차량의 모델링을 개선하여 간격 선택의 정확성을 높이고, 경로 이탈을 방지하기 위해 짧은 데드라인의 차선 변경을 개선했습니다.
- 정적 장애물을 제어할 때 오프셋 일관성이 향상되었습니다. 또한 속도를 더 편안하게 조정하여 오프셋 방향을 변경할 때 부드러움이 향상되었습니다.
- 마주 오는 차량의 궤적 예측을 개선하고 다시 중심을 잡기 전에 충분한 공간을 확보하여 좁은 비표지 도로에서 마주 오는 차량의 핸들링이 개선되었습니다.
- 임의의 이동 장애물에 대한 점유 네트워크의 점유 흐름 예측이 8% 개선되었습니다.
- 비VRU 감지 모델에 새로운 객체 지상 실측 자동 레이블러의 사용을 확대하여 세미트럭, 트레일러 및 이색 차량의 원거리 차량 리콜 및 지오메트리 정밀도를 개선했습니다.
- 에고의 경로를 방해할 수 있는 신뢰도가 낮은 탐지에 대해 부드럽게 제어하도록 계획 범위를 확장하여 VRU 제어를 개선했습니다.
- 횡단보도 근처에서 VRU의 향후 의도를 더 정확하게 예측하여 핸들링을 개선했습니다. 이는 더 많은 키네마틱 데이터를 활용하여 횡단보도와 VRU 간의 연관성을 개선함으로써 가능했습니다.
- 가정된 운동학적 속성을 조정하고 사용 가능한 시맨틱 정보를 활용하여 에고의 경로가 교차할 확률을 더 정확하게 분류함으로써 VRU 근처에서 에고의 동작을 개선했습니다.
- 후진 중 컷인 차량 및 에고 후방 차량에 대한 자동 긴급 제동 리콜 기능이 개선되었습니다.
- 점유 네트워크가 감지한 일반 장애물에 대한 자동 긴급 제동을 도입했습니다.
2023.7.25에 포함
- 목표 차선 차량의 모델링을 개선하여 간격 선택의 정확성을 높이고, 경로 이탈을 방지하기 위해 짧은 데드라인의 차선 변경을 개선했습니다.
- 정적 장애물을 제어할 때 오프셋 일관성이 향상되었습니다. 또한 속도를 더 편안하게 조정하여 오프셋 방향을 변경할 때 부드러움이 향상되었습니다.
- 마주 오는 차량의 궤적 예측을 개선하고 다시 중심을 잡기 전에 충분한 공간을 확보하여 좁은 비표지 도로에서 마주 오는 차량의 핸들링이 개선되었습니다.
- 임의의 이동 장애물에 대한 점유 네트워크의 점유 흐름 예측이 8% 개선되었습니다.
- 비VRU 감지 모델에 새로운 객체 지상 실측 자동 레이블러의 사용을 확대하여 세미트럭, 트레일러 및 이색 차량의 원거리 차량 리콜 및 지오메트리 정밀도를 개선했습니다.
- 에고의 경로를 방해할 수 있는 신뢰도가 낮은 탐지에 대해 부드럽게 제어하도록 계획 범위를 확장하여 VRU 제어를 개선했습니다.
- 횡단보도 근처에서 VRU의 향후 의도를 더 정확하게 예측하여 핸들링을 개선했습니다. 이는 더 많은 키네마틱 데이터를 활용하여 횡단보도와 VRU 간의 연관성을 개선함으로써 가능했습니다.
- 가정된 운동학적 속성을 조정하고 사용 가능한 시맨틱 정보를 활용하여 에고의 경로가 교차할 확률을 더 정확하게 분류함으로써 VRU 근처에서 에고의 동작을 개선했습니다.
- 후진 중 컷인 차량 및 에고 후방 차량에 대한 자동 긴급 제동 리콜 기능이 개선되었습니다.
- 점유 네트워크가 감지한 일반 장애물에 대한 자동 긴급 제동을 도입했습니다.
2023.7.20에 포함
- 목표 차선 차량의 모델링을 개선하여 간격 선택의 정확성을 높이고, 경로 이탈을 방지하기 위해 짧은 데드라인의 차선 변경을 개선했습니다.
- 정적 장애물을 제어할 때 오프셋 일관성이 향상되었습니다. 또한 속도를 더 편안하게 조정하여 오프셋 방향을 변경할 때 부드러움이 향상되었습니다.
- 마주 오는 차량의 궤적 예측을 개선하고 다시 중심을 잡기 전에 충분한 공간을 확보하여 좁은 비표지 도로에서 마주 오는 차량의 핸들링이 개선되었습니다.
- 임의의 이동 장애물에 대한 점유 네트워크의 점유 흐름 예측이 8% 개선되었습니다.
- 비VRU 감지 모델에 새로운 객체 지상 실측 자동 레이블러의 사용을 확대하여 세미트럭, 트레일러 및 이색 차량의 원거리 차량 리콜 및 지오메트리 정밀도를 개선했습니다.
- 에고의 경로를 방해할 수 있는 신뢰도가 낮은 탐지에 대해 부드럽게 제어하도록 계획 범위를 확장하여 VRU 제어를 개선했습니다.
- 횡단보도 근처에서 VRU의 향후 의도를 더 정확하게 예측하여 핸들링을 개선했습니다. 이는 더 많은 키네마틱 데이터를 활용하여 횡단보도와 VRU 간의 연관성을 개선함으로써 가능했습니다.
- 가정된 운동학적 속성을 조정하고 사용 가능한 시맨틱 정보를 활용하여 에고의 경로가 교차할 확률을 더 정확하게 분류함으로써 VRU 근처에서 에고의 동작을 개선했습니다.
- 후진 중 컷인 차량 및 에고 후방 차량에 대한 자동 긴급 제동 리콜 기능이 개선되었습니다.
2023.7.15에 포함
- 차선, 선, 도로 가장자리 및 제한된 공간의 기하학, 곡률, 위치, 유형 및 토폴로지를 개선하여 회전을 통한 제어와 전반적인 부드러움이 향상되었습니다. 특히 더 크고 깔끔해진 훈련 세트와 업데이트된 차선 안내 모듈 덕분에 도시 거리의 차선 인식은 36%, 갈림길은 44%, 합류는 27%, 회전은 16% 개선되었습니다.
- 점유 네트워크에 차선 안내 입력을 추가하여 장거리 도로 특징에 대한 감지를 개선함으로써 오탐지 중앙값이 16% 감소했습니다.
- 에고가 보행자보다 먼저 쉽고 안전하게 횡단할 수 있는 경우 보행자를 횡단할 때 에고의 자기주장이 개선되었습니다.
- 오토바이 리콜률이 8% 향상되고 차량 감지 정밀도가 향상되어 오탐지를 줄였습니다. 또한 비전 프레임 속도의 편차를 더욱 견고하게 처리합니다.
- 에고의 차선을 가로막는 다른 차량으로 인한 개입이 43% 감소했습니다. 이는 에고의 차선을 침범할 수 있는 물체를 확률적으로 예측하고 사전에 상쇄하거나 속도를 조정하여 에고를 최적으로 배치하는 프레임워크를 구축함으로써 달성할 수 있었습니다.
- 근접 차량의 차선 중심 속도 오차를 40~50% 줄여 커트인 제어를 개선했습니다.
- 차선 변경 궤적의 추가 기능을 사용하여 물체 부분 차선 침범에 대한 리콜을 20%, 높은 요율의 컷인을 40%, 컷아웃을 26% 개선하여 감시를 향상시켰습니다.
- 개선된 자동 라벨링된 지상 실측 데이터로 훈련 세트에 68K 비디오를 추가하여 멀리 있는 물체의 과소 추정 속도와 관련된 고속도로의 잘못된 감속을 줄였습니다.
- 기동 시 허용되는 측면 저크의 양을 조정하여 대형 차량의 차선 내 오프셋을 부드럽게 조정했습니다.
- 다가오는 고곡률 병합에 대한 측면 제어를 개선하여 병합 차선에서 멀어지도록 했습니다.
2023.7.10에 포함
- 차선, 선, 도로 가장자리 및 제한된 공간의 기하학, 곡률, 위치, 유형 및 토폴로지를 개선하여 회전을 통한 제어와 전반적인 부드러움이 향상되었습니다. 특히 더 크고 깔끔해진 훈련 세트와 업데이트된 차선 안내 모듈 덕분에 도시 거리의 차선 인식은 36%, 갈림길은 44%, 합류는 27%, 회전은 16% 개선되었습니다.
- 점유 네트워크에 차선 안내 입력을 추가하여 장거리 도로 특징에 대한 감지를 개선함으로써 오탐지 중앙값이 16% 감소했습니다.
- 에고가 보행자보다 먼저 쉽고 안전하게 횡단할 수 있는 경우 보행자를 횡단할 때 에고의 자기주장이 개선되었습니다.
- 오토바이 리콜률이 8% 향상되고 차량 감지 정밀도가 향상되어 오탐지를 줄였습니다. 또한 비전 프레임 속도의 편차를 더욱 견고하게 처리합니다.
- 에고의 차선을 가로막는 다른 차량으로 인한 개입이 43% 감소했습니다. 이는 에고의 차선을 침범할 수 있는 물체를 확률적으로 예측하고 사전에 상쇄하거나 속도를 조정하여 에고를 최적으로 배치하는 프레임워크를 구축함으로써 달성할 수 있었습니다.
- 근접 차량의 차선 중심 속도 오차를 40~50% 줄여 커트인 제어를 개선했습니다.
- 차선 변경 궤적의 추가 기능을 사용하여 물체 부분 차선 침범에 대한 리콜을 20%, 높은 요율의 컷인을 40%, 컷아웃을 26% 개선하여 감시를 향상시켰습니다.
- 개선된 자동 라벨링된 지상 실측 데이터로 훈련 세트에 68K 비디오를 추가하여 멀리 있는 물체의 과소 추정 속도와 관련된 고속도로의 잘못된 감속을 줄였습니다.
- 기동 시 허용되는 측면 저크의 양을 조정하여 대형 차량의 차선 내 오프셋을 부드럽게 조정했습니다.
- 다가오는 고곡률 병합에 대한 측면 제어를 개선하여 병합 차선에서 멀어지도록 했습니다.
2023.7.10에 포함
안전과 책임감을 극대화하기 위해 부적절한 사용이 감지되면 완전 자율주행(베타) 기능이 일시 중단됩니다. 부적절한 사용이란 운전자 또는 차량의 다른 운전자로부터 '오토파일럿 강제 해제' 알림을 5회 받은 경우를 말합니다. 강제 해제란 운전자의 부주의로 인해 시청각 경고를 여러 번 받은 후 남은 여정 동안 오토파일럿 시스템이 해제되는 것을 말합니다. 운전자에 의한 해제 시에는 부적절한 사용으로 간주되지 않으며 운전자의 주의가 필요합니다. 운전대에서 손을 떼지 말고 항상 주의를 기울여야 합니다. 오토파일럿을 사용하는 동안 휴대용 기기를 사용하는 것은 허용되지 않습니다.
FSD 베타 기능은 이 일시 정지 방법에 따라서만 제거할 수 있으며 약 1주일 동안 사용할 수 없습니다.
2023.7.5에 포함
- 차선, 선, 도로 가장자리 및 제한된 공간의 기하학, 곡률, 위치, 유형 및 토폴로지를 개선하여 회전을 통한 제어와 전반적인 부드러움이 향상되었습니다. 특히 더 크고 깔끔해진 훈련 세트와 업데이트된 차선 안내 모듈 덕분에 도시 거리의 차선 인식은 36%, 갈림길은 44%, 합류는 27%, 회전은 16% 개선되었습니다.
- 점유 네트워크에 차선 안내 입력을 추가하여 장거리 도로 특징에 대한 감지를 개선함으로써 오탐지 중앙값이 16% 감소했습니다.
- 에고가 보행자보다 먼저 쉽고 안전하게 횡단할 수 있는 경우 보행자를 횡단할 때 에고의 자기주장이 개선되었습니다.
- 오토바이 리콜률이 8% 향상되고 차량 감지 정밀도가 향상되어 오탐지를 줄였습니다. 또한 비전 프레임 속도의 편차를 더욱 견고하게 처리합니다.
- 에고의 차선을 가로막는 다른 차량으로 인한 개입이 43% 감소했습니다. 이는 에고의 차선을 침범할 수 있는 물체를 확률적으로 예측하고 사전에 상쇄하거나 속도를 조정하여 에고를 최적으로 배치하는 프레임워크를 구축함으로써 달성할 수 있었습니다.
- 근접 차량의 차선 중심 속도 오차를 40~50% 줄여 커트인 제어를 개선했습니다.
- 차선 변경 궤적의 추가 기능을 사용하여 물체 부분 차선 침범에 대한 리콜을 20%, 높은 요율의 컷인을 40%, 컷아웃을 26% 개선하여 감시를 향상시켰습니다.
- 개선된 자동 라벨링된 지상 실측 데이터로 훈련 세트에 68K 비디오를 추가하여 멀리 있는 물체의 과소 추정 속도와 관련된 고속도로의 잘못된 감속을 줄였습니다.
- 기동 시 허용되는 측면 저크의 양을 조정하여 대형 차량의 차선 내 오프셋을 부드럽게 조정했습니다.
- 다가오는 고곡률 병합에 대한 측면 제어를 개선하여 병합 차선에서 멀어지도록 했습니다.