Tesla FSD erhält Schlagloch-Erkennung und intelligentere Navigation

Tesla FSD erhält Schlaglochvermeidung und intelligentere Navigation

Teslas „Full Self-Driving (Supervised)“ hat sich dieses Jahr durch die Expansion nach Europa und die Einführung kommerzieller fahrerloser Robotaxis weiterentwickelt, doch Nutzer weisen weiterhin auf einige Lücken hin. Häufige Beschwerden betreffen die Routenwahl und schlechte Straßenverhältnisse, darunter unerwartete Umwege und das Fahren des Systems durch Schlaglöcher.

In einer Diskussion auf X lobte der Shopify-Manager Farhan Thawar FSD v14.3.10, sagte jedoch, dass kaputter Asphalt und die Routenführung seine größten Kritikpunkte bleiben. Der leitende Softwareentwickler für KI bei Tesla, Phil Duan, antwortete und bestätigte, dass „Verbesserungen für beides kommen“. Quelle

Schlaglocherkennung

Fahrer fordern eine Schlaglochvermeidung bereits seit 2019. Elon Musk sagte kürzlich, dass die Schlaglochvermeidung offiziell bald kommt, und Tesla führt sie seit FSD v14.3 Anfang dieses Frühlings in den Versionshinweisen als kommende Verbesserung auf.

Einige Builds zeigten dieses Verhalten bereits kurzzeitig. Ein Tester, der FSD v14.2.2.5 nutzte, nahm beispielsweise auf, wie das Fahrzeug sanft mittig über den rissigen Asphalt fuhr, sodass der Krater zwischen den Reifen blieb. Es ist unklar, ob das System diesen spezifisch als Schlagloch identifizierte oder auf eine unklare Straßenanomalie reagierte, und das Verhalten war über die letzten FSD-Versionen hinweg unterschiedlich.

Wenn Tesla die Schlaglochvermeidung offiziell freischaltet, dürften diese gelegentlichen Manöver konsistent werden. Künftige FSD-Modelle sollen beschädigte Oberflächen in Echtzeit erkennen und sanft um sie herumlenken, wodurch Fahrer seltener eingreifen müssen, um Räder und Fahrkomfort zu schonen.

Verbesserungen der FSD-Navigation

Die Navigationslogik wird derzeit überarbeitet. Obwohl das System Spurwechsel und Abbiegevorgänge bewältigt, kritisieren Fahrer häufig die Routenwahl und Umwege, die von gewohnten Pendelstrecken abweichen.

Tesla geht dies an, indem FSD aus täglichen Gewohnheiten lernt. Das System wird Eingriffe des Fahrers – wie manuelle Spurwahl und Lenkkorrekturen – als Trainings-Feedback interpretieren. Wenn ein Fahrer regelmäßig einen vorgeschlagenen Umweg ablehnt, um eine bevorzugte Autobahnausfahrt oder Straße zu nehmen, wird FSD sich dies merken und diese Wahl bei zukünftigen Fahrten priorisieren. Dies baut auf der neuen Funktion „Bevorzugte Routen“ auf.

Dieser Lerneffekt wird sich auf das Parken ausdehnen. Künftige Builds werden Muster beobachten – wie das Rückwärtseinparken in eine Einfahrt, das Einhalten von Abstand zu einer Garagenwand oder das Stoppen mit etwas mehr Abstand zu einem hohen Bordstein – und versuchen, diese Vorlieben beim autonomen Parken widerzuspiegeln.

Weitere kommende FSD-Funktionen

Neben der Schlaglocherkennung und Routen-Updates arbeitet Tesla daran, Grok direkt in den FSD-Stack zu integrieren, damit Fahrer natürliche Sprachanweisungen verwenden können – zum Beispiel, um das Auto aufzufordern, eine bestimmte Abzweigung zu nehmen, an einem speziellen Ort zu parken oder die Route zu ändern. Zudem kann die kürzlich eingeführte automatische Kollisionsvermeidung FSD während der manuellen Fahrt wieder aktivieren.

Die Schlaglochvermeidung wurde erstmals in den Versionshinweisen für v14.3 erwähnt, es ist jedoch unklar, ob diese Updates in einem kurzfristigen Zwischen-Release enthalten sein oder mit der kommenden FSD v15-Architektur erscheinen werden, die voraussichtlich ein Upgrade des neuronalen Netzwerks auf 10 Milliarden Parameter liefern wird.