据外媒报道，特斯拉已经开始推出新的全自动驾驶(FSD)测试版软件更新(2022.12.3.10)。此次更新基于其车队中超过250，000个训练视频剪辑。FSD Beta使特斯拉能够自动驾驶到汽车导航系统中输入的目的地，但驾驶员需要保持警惕，随时准备接管控制权。
图片来源:特斯拉
虽然FSD称其为全自动驾驶系统，但由于特斯拉车辆仍然需要驾驶员控制，该系统仍然是L2驾驶辅助系统。一旦发生事故，责任方是司机而不是特斯拉。由于部分更新的后向驱动力，自动驾驶领域出现了“进两步退一步”的发展形式。
特斯拉一直在频繁发布FSD测试版程序的新软件更新，并向其添加更多用户。目前，约有10万特斯拉车主参与了特斯拉项目，未来还会有更多人参与其中。预计将有更多的数据来训练其神经网络。
根据本次更新的发布说明，本次更新是目前为止最大的一次。有趣的是，特斯拉首次披露了从团队中提取的、用于训练一些新行为的视频片段数量。特斯拉表示，在这次更新的训练集中，使用了超过25万个新的视频剪辑。
FSD BETA v10.12发行说明:
对无保护左转的决策框架进行升级，通过增加更多的特征来塑造去/不去的决策，更好地建模对象对自身行为的反应。这不仅增加了噪声测量的鲁棒性，也使决策在安全范围内更具粘性。该框架还可以在必要时使用中间安全区来控制大转弯，并在需要安全退出路口时通过控制来加快速度。
使用更精确的车道几何和更高分辨率的遮挡检测来提高怠速和能见度。
通过更好地将车道选择与目标的未来预测相结合，可以减少令人不舒服的转弯情况。
升级后的规划器减少了对车道的依赖，使其在受限空间外也能顺畅运行。
通过改进车道神经网络的结构，显著提高了交叉口车道的召回率和几何精度，从而提高了交叉口的转向安全性。
通过向训练集添加180，000个视频剪辑，提高了所有车道产品的召回率和几何精度。
通过更好地与车道结构整合并改善黄灯行为，可以减少与交通控制相关的错误减速。
通过向广义静态障碍网络添加混合/耦合层，提高了道路边缘和线预测的几何精度。
通过使用来自自动标记器的改进数据来重新训练广义静态障碍网络，并添加超过30，000个视频剪辑，提高了几何精度和对可见性的理解。
通过在训练集中加入新的模拟和自动标记数据，提高了摩托车的召回率，降低了附近行人和骑车人的速度误差，降低了行人的航向误差。
通过向训练集添加41，000个视频剪辑，提高了车辆“停车”的准确性。10.11遥测捕获的故障案例中有48%得到解决。
通过在自动标记器中使用改进版本的神经网络重新生成数据集，提高了远距离交叉物体的检测召回率，进而提高了数据质量。
在车门打开的情况下，改善在汽车周围操纵时的偏移行为。
通过将其升级为网络预测任务，提高了非VRU物体的角速度和车道中心速度。
通过更紧密地结合引导车辆的未来运动的预测和计划的车道变换曲线，提高了在突然减速车辆后面变换车道时的舒适性。
它增加了对所有移动对象的网络预测加速度的依赖，而以前只有垂直相关的对象。
更新了附近的车辆资源，以直观地显示车辆何时开门。
通过去除三个传统的神经网络，系统帧率提高了1.8帧/秒。
1据外媒报道，特斯拉已经开始推出新的全自动驾驶(FSD)测试版软件更新(2022.12.3.10)。此次更新基于250，000多个训练视频剪辑，这些视频剪辑来自……ts舰队。FSD Beta使特斯拉能够自动驾驶到汽车导航系统中输入的目的地，但驾驶员需要保持警惕，随时准备接管控制权。
图片来源:特斯拉
虽然FSD称其为全自动驾驶系统，但由于特斯拉车辆仍然需要驾驶员控制，该系统仍然是L2驾驶辅助系统。一旦发生事故，责任方是司机而不是特斯拉。由于部分更新的后向驱动力，自动驾驶领域出现了“进两步退一步”的发展形式。
特斯拉一直在频繁发布FSD测试版程序的新软件更新，并向其添加更多用户。目前，约有10万特斯拉车主参与了特斯拉项目，未来还会有更多人参与其中。预计将有更多的数据来训练其神经网络。
根据本次更新的发布说明，本次更新是目前为止最大的一次。有趣的是，特斯拉首次披露了从团队中提取的、用于训练一些新行为的视频片段数量。特斯拉表示，在这次更新的训练集中，使用了超过25万个新的视频剪辑。
FSD BETA v10.12发行说明:
对无保护左转的决策框架进行升级，通过增加更多的特征来塑造去/不去的决策，更好地建模对象对自身行为的反应。这不仅增加了噪声测量的鲁棒性，也使决策在安全范围内更具粘性。该框架还可以在必要时使用中间安全区来控制大转弯，并在需要安全退出路口时通过控制来加快速度。
使用更精确的车道几何和更高分辨率的遮挡检测来提高怠速和能见度。
通过更好地将车道选择与目标的未来预测相结合，可以减少令人不舒服的转弯情况。
升级后的规划器减少了对车道的依赖，使其在受限空间外也能顺畅运行。
通过改进车道神经网络的结构，显著提高了交叉口车道的召回率和几何精度，从而提高了交叉口的转向安全性。
通过向训练集添加180，000个视频剪辑，提高了所有车道产品的召回率和几何精度。
通过更好地与车道结构整合并改善黄灯行为，可以减少与交通控制相关的错误减速。
通过向广义静态障碍网络添加混合/耦合层，提高了道路边缘和线预测的几何精度。
通过使用来自自动标记器的改进数据来重新训练广义静态障碍网络，并添加超过30，000个视频剪辑，提高了几何精度和对可见性的理解。
通过在训练集中加入新的模拟和自动标记数据，提高了摩托车的召回率，降低了附近行人和骑车人的速度误差，降低了行人的航向误差。
通过向训练集添加41，000个视频剪辑，提高了车辆“停车”的准确性。10.11遥测捕获的故障案例中有48%得到解决。
通过在自动标记器中使用改进版本的神经网络重新生成数据集，提高了远距离交叉物体的检测召回率，进而提高了数据质量。
在车门打开的情况下，改善在汽车周围操纵时的偏移行为。
通过将其升级为网络预测任务，提高了非VRU物体的角速度和车道中心速度。
通过更紧密地结合引导车辆的未来运动的预测和计划的车道变换曲线，提高了在突然减速车辆后面变换车道时的舒适性。
它增加了对所有移动对象的网络预测加速度的依赖，而以前只有垂直相关的对象。
更新了附近的车辆资源，以直观地显示车辆何时开门。
通过去除三个传统的神经网络，系统帧率提高了1.8帧/秒。
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