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| El piloto automático de Tesla usará el radar |
Después de una cuidadosa consideración, ahora creemos que puede ser utilizado como un sensor de control primario sin requerir la cámara para confirmar el reconocimiento de imágenes visuales.Este es un problema no trivial y contrario a la intuición, porque de lo extraño que se ve el mundo en el radar. Los fotones de longitud de onda que los viajes fácilmente a través de la niebla, polvo, lluvia y nieve, pero se ve algo metálico como un espejo. El radar puede ver a la gente, pero parecen parcialmente translúcida. Algo hecho de madera o de plástico pintadas, aunque opaco a una persona, es casi tan transparente como el cristal al radar.
Cualquier superficie de metal con una forma de plato es no sólo reflexivo, pero también amplifica la señal reflejada a muchas veces su tamaño real. Un refresco puede desecharse en el camino, con su fondo cóncavo mirando hacia usted puede parece ser un obstáculo grande y peligroso, pero que definitivamente no quiere pisar el freno para evitarlo.
El gran problema en el uso de radar para parar el coche es evitar falsas alarmas. Tener un montón de eventos de frenado innecesarios sería en el mejor de ser muy molesto y en el peor, provocar daños.
La primera parte de la solución de ese problema es tener una nube de puntos más detallada.Software 8.0 desbloquea el acceso a seis veces el número de objetos de radar con el mismo hardware con mucha más información por objeto.
La segunda parte consiste en ensamblar esas instantáneas de radar, que tienen lugar cada décima de segundo, en una "foto" en 3D del mundo. Es difícil saber a partir de un único fotograma si un objeto está en movimiento o parado o para distinguir reflexiones espurias. Mediante la comparación de varios fotogramas continuos contra la velocidad del vehículo y la trayectoria prevista, el coche puede decir si algo es real y evaluar la probabilidad de colisión.
La tercera parte es mucho más difícil. Cuando el coche se acerca a una señal de tráfico sobrecarga de la carretera ubicada en un aumento de la carretera o un puente donde el camino se sumerge por debajo, esto a menudo se ve como un curso de colisión. La precisión de los datos de navegación y la altura del GPS no son suficientes para saber si el coche va a pasar por debajo del objeto o no. En el momento en que el coche es estrecha y el tono cambia de ruta, ya es demasiado tarde para frenar.
Aquí es donde el aprendizaje flota viene muy bien. Inicialmente, la flota de vehículos no tomará ninguna acción excepto para señalar la posición de las señales de tráfico, puentes y otros objetos estacionarios, la cartografía del mundo según el radar. La computadora del coche comparará entonces en silencio cuando hubiera frenado a la actuación del conductor y subir a la base de datos que Tesla. Si varios coches conducir con seguridad más allá de un objeto dado de radar, ya sea piloto automático se enciende o se apaga, entonces ese objeto se añade a la lista blanca geocodificada.
Cuando los datos muestran que los eventos de frenado falsos serían raros, el coche va a comenzar el frenado suave usando radar, incluso si la cámara no se da cuenta del objeto por delante. A medida que el nivel de confianza del sistema aumenta, la fuerza de frenado aumentará gradualmente a fuerza completa cuando es de aproximadamente 99,99% determinado de una colisión. Esto no siempre puede evitar una colisión por completo, pero la velocidad de impacto será reducido drásticamente hasta el punto donde no es probable que sean graves lesiones a los ocupantes del vehículo.
El efecto neto de esto, combinado con el hecho de que el radar ve a través de la mayor parte de oscurecimiento visual, es que el coche casi siempre debe pisar el freno correctamente, incluso si un OVNI fueron a la tierra en la autopista en condiciones de visibilidad cero.
Dando un paso más, un Tesla también será capaz de hacer que la señal de radar debajo de un vehículo delante - con ayuda de la firma del impulso del radar y el tiempo de fotones de vuelo para distinguir la señal - y todavía frenado aun cuando perdía un coche que es opaco a la la visión y radar. El coche de delante podría golpear el OVNI en la densa niebla, pero el Tesla no lo hará.
Notas de la versión adicionales del piloto automático
- TACC frenado max velocidad de rampa aumenta y latencia reducida por un factor de cinco
- Ahora controla dos coches por delante utilizando eco de radar, mejorando la respuesta de desconexión y el tiempo de reacción a los acontecimientos de frenada de otro modo invisibles
- Tomará salida de la autopista si el indicador de (8.0) o si el sistema de navegación activa (8.1).Disponible en los Estados Unidos inicialmente
- compensaciones de coches en el carril al adelantar a un vehículo más lento conducir cerca de su borde del carril
- alertas de interfaz son mucho más prominentes, incluyendo intermitente borde blanco en el panel de instrumentos
- Mejora en la detección utilizando luz intermitente en el vehículo por delante
- Considerable reducción de adelantamientos en el carril derecho en Europa
- Mejora de la disponibilidad de cambio de carril
- Coche no permitirá reacoplamiento de Autosteer hasta estacionado si el usuario hace caso omiso de las advertencias repetidas
- El frenado automático de frenado ahora amplificará usuario en situaciones de emergencia
- En el modo manual, si los avisos de controladores a punto de salir de la carretera y sin par en el volante se ha detectado desde Autosteer fue desactivado
- Con una mayor recopilación de datos, el coche se activará Autosteer para evitar la colisión cuando la probabilidad ~ 100%
- adaptación de la velocidad de la curva ahora utiliza lo aprendido de la curvatura calzada
- Aproximadamente 200 pequeñas mejoras
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