Full-Self-Driving (FSD) Beta, das im vergangenen Jahr von Tesla eingeführt wurde, verbessert sich weiterhin, wodurch Benutzer ein noch breiteres Spektrum an Optionen bietet und letztendlich zur Autonomie von Level 5 führt. Zusätzlich zur Erweiterung seiner Funktionen hat Version 9.0 eine verbesserte Visualisierung, die den Fahrer und Vertrauen in die Treiber instillieren sollte.

Seit einiger Zeit ist Tesla bemüht, neuronale Netzwerke (NN) zum Umrundungsvideo zu bewegen, mit dem Autos den nächsten Niveau der FSD erreichen können. Nach früheren Kommentaren von Tesla CEO ELON MOUK scheint es, dass das Unternehmen dabei Fortschritte erzielt hat, und die nächste Version von FSD Beta v9.0 kann durch Erhalt von Informationen nur von Kameras und Entfernen von Radar aus Fahrzeugen arbeiten. Dies ist jedoch nicht die einzige Verbesserung.

Zusammen mit einem riesigen Sprung-Vorlauf, um die vollständige Fahrautonomie zu erreichen, hat die FSD-Beta v9.0 die Visualisierung erheblich verbessert. Im Moment sind die Gegenstände, die das Auto umgibt, in Form von Parallelepipeds, Würfeln und Punkten dargestellt. Daher haben die Fahrer den Eindruck, dass sie sich im Entwicklermodus befinden, der sowohl positive Emotionen und den Treibern beeinflussen kann, was zu erhöhten Angstzuständen führt. Natürlich plant Tesla nicht, die Visualisierung in diesem Formular zu verlassen, daher arbeitet das Unternehmen daran, ihn zu verbessern.

Aktuelles Rendering.



Gemäß Moschus ist die Visualisierung der FSD-Beta v9.0 "das Auge eines neuronalen Netzwerks eines echten Geistes". @ Wearemarsblog / Twitter schlägt vor, dass dies ein glatteres Rendering bedeutet, und anstelle der vorherigen Darstellung der Unsicherheit können Treiber eine Visualisierung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung sehen.

Genau!

- Elon Moschus (@elonmusk) 29. April 2021

Moschus schrieb auch dasFSD-Anzeige V9.0 zeigt die tatsächliche Wahrscheinlichkeitsverteilung von Objekten - True Minds Auge des neuronalen Netzes. Das ist so cool!"Wahrscheinlichkeitsausschüttungen sind theoretische Ausschüttungen, die auf Annahmen über eine Quellenpopulation basieren. Die Distributionen weisen dem Ereignis eine Wahrscheinlichkeit zu, dass eine zufällige Variable einen bestimmten, diskreten Wert aufweist oder in einen bestimmten Bereich von kontinuierlichen Werten fällt. Wahrscheinlichkeitsverteilungsobjekte ermöglichen es, a anzupassen Wahrscheinlichkeitsverteilung zu Beispieldaten oder Definieren einer Verteilung durch Angabe von Parameterwerten. Somit sprechen wir davon, dass die Visualisierung in der neuen Version der FSD-Beta glatter und vertrauter ist, und gleichzeitig wird es nicht enthalten Unnötige Informationen, die nicht von TESLA-Treibern benötigt werden.

© 2021, Eva Fox. Alle Rechte vorbehalten.

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