Versión 2023.7.30

FSD Beta v11.4.7

Incluido en 2023.7.30

- Mejora de los cambios de carril a corto plazo, para evitar salirse de la ruta, mediante una mejor modelización de los vehículos del carril objetivo para mejorar la asertividad en la selección de huecos.

- Mejora de la consistencia del desplazamiento al controlar obstáculos estáticos. También se ha mejorado la suavidad al cambiar la dirección de desplazamiento ajustando la velocidad más cómodamente.

- Mejora el manejo de los coches que vienen de frente en carreteras estrechas sin señalizar, mejorando la predicción de la trayectoria del coche que viene de frente y dejando espacio suficiente para que pasen antes de volver a centrarse.

- Mejora en un 8% la predicción del Flujo de Ocupación de la Red de Ocupación para obstáculos arbitrarios en movimiento.

- Se ha ampliado el uso del nuevo etiquetador automático de objetos para el modelo de detección No VRU, mejorando el reconocimiento de vehículos distantes y la precisión geométrica de semirremolques, remolques y vehículos exóticos.

- Mejora del control de la VRU ampliando el alcance de la planificación para controlar suavemente las detecciones de baja confianza que puedan interferir en la trayectoria del ego.

- Se mejoró el manejo de los VRU cerca de los pasos de peatones prediciendo su intención futura con mayor precisión. Esto se hizo aprovechando más datos cinemáticos para mejorar la asociación entre pasos de peatones y VRUs.

- Mejora el comportamiento del ego cerca de las VRU ajustando sus supuestas propiedades cinemáticas y utilizando la información semántica disponible para clasificar con mayor precisión su probabilidad de intersectar la trayectoria del ego.

- Recuperación mejorada del Frenado Automático de Emergencia en respuesta a vehículos que se cuelan y a vehículos que circulan detrás del ego al dar marcha atrás.

- Introducido el Frenado Automático de Emergencia en obstáculos generales detectados por la Red de Ocupación.

FSD Beta v11.4.6

Incluido en 2023.7.26

- Mejora de los cambios de carril a corto plazo, para evitar salirse de la ruta, mediante una mejor modelización de los vehículos del carril objetivo para mejorar la asertividad en la selección de huecos.

- Mejora de la consistencia del desplazamiento al controlar obstáculos estáticos. También se ha mejorado la suavidad al cambiar la dirección de desplazamiento ajustando la velocidad más cómodamente.

- Mejora el manejo de los coches que vienen de frente en carreteras estrechas sin señalizar, mejorando la predicción de la trayectoria del coche que viene de frente y dejando espacio suficiente para que pasen antes de volver a centrarse.

- Mejora en un 8% la predicción del Flujo de Ocupación de la Red de Ocupación para obstáculos arbitrarios en movimiento.

- Se ha ampliado el uso del nuevo etiquetador automático de objetos para el modelo de detección No VRU, mejorando el reconocimiento de vehículos distantes y la precisión geométrica de semirremolques, remolques y vehículos exóticos.

- Mejora del control de la VRU ampliando el alcance de la planificación para controlar suavemente las detecciones de baja confianza que puedan interferir en la trayectoria del ego.

- Se mejoró el manejo de los VRU cerca de los pasos de peatones prediciendo su intención futura con mayor precisión. Esto se hizo aprovechando más datos cinemáticos para mejorar la asociación entre pasos de peatones y VRUs.

- Mejora el comportamiento del ego cerca de las VRU ajustando sus supuestas propiedades cinemáticas y utilizando la información semántica disponible para clasificar con mayor precisión su probabilidad de intersectar la trayectoria del ego.

- Recuperación mejorada del Frenado Automático de Emergencia en respuesta a vehículos que se cuelan y a vehículos que circulan detrás del ego al dar marcha atrás.

- Introducido el Frenado Automático de Emergencia en obstáculos generales detectados por la Red de Ocupación.

FSD Beta v11.4.5

Incluido en 2023.7.25

- Mejora de los cambios de carril a corto plazo, para evitar salirse de la ruta, mediante una mejor modelización de los vehículos del carril objetivo para mejorar la asertividad en la selección de huecos.

- Mejora de la consistencia del desplazamiento al controlar obstáculos estáticos. También se ha mejorado la suavidad al cambiar la dirección de desplazamiento ajustando la velocidad más cómodamente.

- Mejora el manejo de los coches que vienen de frente en carreteras estrechas sin señalizar, mejorando la predicción de la trayectoria del coche que viene de frente y dejando espacio suficiente para que pasen antes de volver a centrarse.

- Mejora en un 8% la predicción del Flujo de Ocupación de la Red de Ocupación para obstáculos arbitrarios en movimiento.

- Se ha ampliado el uso del nuevo etiquetador automático de objetos para el modelo de detección No VRU, mejorando el reconocimiento de vehículos distantes y la precisión geométrica de semirremolques, remolques y vehículos exóticos.

- Mejora del control de la VRU ampliando el alcance de la planificación para controlar suavemente las detecciones de baja confianza que puedan interferir en la trayectoria del ego.

- Se mejoró el manejo de los VRU cerca de los pasos de peatones prediciendo su intención futura con mayor precisión. Esto se hizo aprovechando más datos cinemáticos para mejorar la asociación entre pasos de peatones y VRUs.

- Mejora el comportamiento del ego cerca de las VRU ajustando sus supuestas propiedades cinemáticas y utilizando la información semántica disponible para clasificar con mayor precisión su probabilidad de intersectar la trayectoria del ego.

- Recuperación mejorada del Frenado Automático de Emergencia en respuesta a vehículos que se cuelan y a vehículos que circulan detrás del ego al dar marcha atrás.

- Introducido el Frenado Automático de Emergencia en obstáculos generales detectados por la Red de Ocupación.

FSD Beta v11.4.4

Incluido en 2023.7.20

- Mejora de los cambios de carril a corto plazo, para evitar salirse de la ruta, mediante una mejor modelización de los vehículos del carril objetivo para mejorar la asertividad en la selección de huecos.

- Mejora de la consistencia del desplazamiento al controlar obstáculos estáticos. También se ha mejorado la suavidad al cambiar la dirección de desplazamiento ajustando la velocidad más cómodamente.

- Mejora el manejo de los coches que vienen de frente en carreteras estrechas sin señalizar, mejorando la predicción de la trayectoria del coche que viene de frente y dejando espacio suficiente para que pasen antes de volver a centrarse.

- Mejora en un 8% la predicción del Flujo de Ocupación de la Red de Ocupación para obstáculos arbitrarios en movimiento.

- Se ha ampliado el uso del nuevo etiquetador automático de objetos para el modelo de detección No VRU, mejorando el reconocimiento de vehículos distantes y la precisión geométrica de semirremolques, remolques y vehículos exóticos.

- Mejora del control de la VRU ampliando el alcance de la planificación para controlar suavemente las detecciones de baja confianza que puedan interferir en la trayectoria del ego.

- Se mejoró el manejo de los VRU cerca de los pasos de peatones prediciendo su intención futura con mayor precisión. Esto se hizo aprovechando más datos cinemáticos para mejorar la asociación entre pasos de peatones y VRUs.

- Mejora el comportamiento del ego cerca de las VRU ajustando sus supuestas propiedades cinemáticas y utilizando la información semántica disponible para clasificar con mayor precisión su probabilidad de intersectar la trayectoria del ego.

- Recuperación mejorada del Frenado Automático de Emergencia en respuesta a vehículos que se cuelan y a vehículos que circulan detrás del ego al dar marcha atrás.

FSD Beta v11.4.3

Incluido en 2023.7.15

- Mayor control en los giros y suavidad en general, al mejorar la geometría, la curvatura, la posición, el tipo y la topología de los carriles, las líneas, los bordes de la carretera y el espacio restringido. Entre otras mejoras, la percepción de los carriles en las calles de la ciudad mejoró un 36%, las bifurcaciones mejoraron un 44%, las incorporaciones mejoraron un 27% y los giros mejoraron un 16%, gracias a un conjunto de entrenamiento mayor y más limpio y a un módulo actualizado de guiado por carril.

- Se añadieron entradas de guiado por carril a la Red de Ocupación para mejorar las detecciones de características de largo alcance de la calzada, lo que dio lugar a una reducción del 16% en las detecciones falsas negativas de la mediana.

- Mejora de la asertividad del ego para cruzar a los peatones en los casos en que el ego puede cruzar fácilmente y con seguridad antes que el peatón.

- Se ha mejorado la recuperación de la moto en un 8% y se ha aumentado la precisión de la detección de vehículos para reducir las detecciones de falsos positivos. Estos modelos también añaden más robustez a la variación de la velocidad de fotogramas de visión.

- Reducción de las intervenciones causadas por otros vehículos que se meten en el carril del ego en un 43%. Esto se consiguió creando un marco para anticipar de forma probabilística los objetos que pueden invadir el carril del ego y compensar y/o ajustar la velocidad de forma proactiva para situar al ego en una posición óptima para estos futuros.

- Mejora el control del corte de carril reduciendo el error de velocidad centrado en el carril en un 40-50% para los vehículos cercanos.

- Se mejoró el recuerdo de la invasión parcial del carril por objetos en un 20%, el corte de alta velocidad de guiñada en un 40% y el corte de carril en un 26%, utilizando características adicionales de la trayectoria de cambio de carril para mejorar la supervisión.

- Reducción de las falsas ralentizaciones en carretera relacionadas con la subestimación de la velocidad de los objetos lejanos, añadiendo 68.000 vídeos al conjunto de entrenamiento con una verdad básica autoetiquetada mejorada.

- Suaviza el desplazamiento dentro del carril para vehículos grandes ajustando la cantidad de sacudida lateral permitida para la maniobra.

- Mejora el control lateral en las próximas incorporaciones de gran curvatura para desviarte del carril de incorporación.

FSD Beta v11.4.2

Incluido en 2023.7.10

- Mayor control en los giros y suavidad en general, al mejorar la geometría, la curvatura, la posición, el tipo y la topología de los carriles, las líneas, los bordes de la carretera y el espacio restringido. Entre otras mejoras, la percepción de los carriles en las calles de la ciudad mejoró un 36%, las bifurcaciones mejoraron un 44%, las incorporaciones mejoraron un 27% y los giros mejoraron un 16%, gracias a un conjunto de entrenamiento mayor y más limpio y a un módulo actualizado de guiado por carril.

- Se añadieron entradas de guiado por carril a la Red de Ocupación para mejorar las detecciones de características de largo alcance de la calzada, lo que dio lugar a una reducción del 16% en las detecciones falsas negativas de la mediana.

- Mejora de la asertividad del ego para cruzar a los peatones en los casos en que el ego puede cruzar fácilmente y con seguridad antes que el peatón.

- Se ha mejorado la recuperación de la moto en un 8% y se ha aumentado la precisión de la detección de vehículos para reducir las detecciones de falsos positivos. Estos modelos también añaden más robustez a la variación de la velocidad de fotogramas de visión.

- Reducción de las intervenciones causadas por otros vehículos que se meten en el carril del ego en un 43%. Esto se consiguió creando un marco para anticipar de forma probabilística los objetos que pueden invadir el carril del ego y compensar y/o ajustar la velocidad de forma proactiva para situar al ego en una posición óptima para estos futuros.

- Mejora el control del corte de carril reduciendo el error de velocidad centrado en el carril en un 40-50% para los vehículos cercanos.

- Se mejoró el recuerdo de la invasión parcial del carril por objetos en un 20%, el corte de alta velocidad de guiñada en un 40% y el corte de carril en un 26%, utilizando características adicionales de la trayectoria de cambio de carril para mejorar la supervisión.

- Reducción de las falsas ralentizaciones en carretera relacionadas con la subestimación de la velocidad de los objetos lejanos, añadiendo 68.000 vídeos al conjunto de entrenamiento con una verdad básica autoetiquetada mejorada.

- Suaviza el desplazamiento dentro del carril para vehículos grandes ajustando la cantidad de sacudida lateral permitida para la maniobra.

- Mejora el control lateral en las próximas incorporaciones de gran curvatura para desviarte del carril de incorporación.

Suspensión total de la conducción autónoma (Beta)

Incluido en 2023.7.10

Para una máxima seguridad y responsabilidad, el uso del Piloto Automático Completo (Beta) se suspenderá si se detecta un uso inadecuado. Se considera uso indebido cuando tú u otro conductor de tu vehículo recibís cinco "Desconexiones Forzadas del Piloto Automático". Una desconexión se produce cuando el sistema de Piloto Automático se desconecta durante el resto del viaje después de que el conductor reciba varias advertencias sonoras y visuales por falta de atención. Las desconexiones iniciadas por el conductor no cuentan como uso inadecuado y se esperan del conductor. Mantén las manos en el volante y permanece atento en todo momento. No está permitido el uso de ningún dispositivo portátil mientras se utiliza el Piloto Automático.

La función FSD Beta sólo puede eliminarse mediante este método de suspensión y no estará disponible durante aproximadamente una semana.

FSD Beta v11.4.1

Incluido en 2023.7.5

- Mayor control en los giros y suavidad en general, al mejorar la geometría, la curvatura, la posición, el tipo y la topología de los carriles, las líneas, los bordes de la carretera y el espacio restringido. Entre otras mejoras, la percepción de los carriles en las calles de la ciudad mejoró un 36%, las bifurcaciones mejoraron un 44%, las incorporaciones mejoraron un 27% y los giros mejoraron un 16%, gracias a un conjunto de entrenamiento mayor y más limpio y a un módulo actualizado de guiado por carril.

- Se añadieron entradas de guiado por carril a la Red de Ocupación para mejorar las detecciones de características de largo alcance de la calzada, lo que dio lugar a una reducción del 16% en las detecciones falsas negativas de la mediana.

- Mejora de la asertividad del ego para cruzar a los peatones en los casos en que el ego puede cruzar fácilmente y con seguridad antes que el peatón.

- Se ha mejorado la recuperación de la moto en un 8% y se ha aumentado la precisión de la detección de vehículos para reducir las detecciones de falsos positivos. Estos modelos también añaden más robustez a la variación de la velocidad de fotogramas de visión.

- Reducción de las intervenciones causadas por otros vehículos que se meten en el carril del ego en un 43%. Esto se consiguió creando un marco para anticipar de forma probabilística los objetos que pueden invadir el carril del ego y compensar y/o ajustar la velocidad de forma proactiva para situar al ego en una posición óptima para estos futuros.

- Mejora el control del corte de carril reduciendo el error de velocidad centrado en el carril en un 40-50% para los vehículos cercanos.

- Se mejoró el recuerdo de la invasión parcial del carril por objetos en un 20%, el corte de alta velocidad de guiñada en un 40% y el corte de carril en un 26%, utilizando características adicionales de la trayectoria de cambio de carril para mejorar la supervisión.

- Reducción de las falsas ralentizaciones en carretera relacionadas con la subestimación de la velocidad de los objetos lejanos, añadiendo 68.000 vídeos al conjunto de entrenamiento con una verdad básica autoetiquetada mejorada.

- Suaviza el desplazamiento dentro del carril para vehículos grandes ajustando la cantidad de sacudida lateral permitida para la maniobra.

- Mejora el control lateral en las próximas incorporaciones de gran curvatura para desviarte del carril de incorporación.