Tesla con conducción autónoma total y funciones completas: actualización 2023

El futuro de la industria automotriz está cada vez más cerca de ser completamente autónomo, y Tesla es una de las marcas pioneras en el desarrollo de esta tecnología revolucionaria. Con la reciente actualización de 2023, la compañía ha dado un paso más hacia su visión de un mundo sin conductores, ofreciendo una conducción autónoma total y funciones completas en sus vehículos. En este artículo, exploraremos las innovaciones más recientes de Tesla y cómo estas actualizaciones están cambiando para siempre la forma en que conducimos. ¡Prepárate para sorprenderte con las últimas novedades de Tesla!

Última actualización el 10 de enero de 2023

Tesla y Elon Musk han hecho repetidas afirmaciones sobre las capacidades totales de conducción autónoma y que la función FSD estará completa pronto. En el anuncio de resultados de 2021 a principios de 2022, Musk reiteró que FSD estaría aquí este año, pero todavía nadie sabe realmente qué quiere decir con eso y cómo se ve el éxito. Musk mezcla su lenguaje de capacidades que habilitan el robotaxi, lo que significaría capacidades de Nivel 5, con algunas capacidades de Nivel 3 en las que el conductor asume el control, lo que probablemente sea un trampolín que Mercedes tiene permiso para hacer en Europa.

El plazo se incumplió varias veces y los comentaristas difieren entre comentarios expectantes y despectivos.

La NHTSA ha compilado útilmente una lista de funciones que cree que estarán disponibles para la conducción autónoma. Tesla no tiene buenas relaciones con los reguladores y hace lo suyo, mientras empresas como Waymo publican la lista e incluyen comentarios en sus informes anuales sobre sus avances para completar estas funciones. Waymo ha ido un paso más allá y ha ampliado aún más la lista NHTSA que incluimos al final, pero el enfoque principal de este artículo es la lista NHTSA y una comparación con las capacidades actuales de Tesla y los desafíos únicos presentados para los niveles 3, 4 y 5. autopropulsado. Y seamos realistas: son organismos como la NHTSA los que necesitan estar convencidos de si Tesla está de acuerdo o no en hacer posible la conducción autónoma de nivel 3 y superiores, ya que el elemento crucial es el traspaso legal de la responsabilidad al automóvil. Lógicamente, el conductor debe o bien tener el control del vehículo en todo momento (Nivel 2) o mantener el control y la responsabilidad del vehículo durante determinados periodos de tiempo (Nivel 3 y superiores).

Esta evaluación se basa en lo que vemos en la versión beta limitada en EE. UU.

Contenido

¿Qué es una “característica”?

En nuestra opinión, cuando Elon Musk habla de la integridad de las funciones, esencialmente afirma que todas las funciones compuestas necesarias para la conducción totalmente autónoma se han implementado de alguna forma en su código FSD. No creemos que actualmente esté afirmando que estos serán algo más que en forma beta, o que la confiabilidad será de conducción autónoma lista para usar, sino que todas las bases están cubiertas. La NHTSA ha desglosado la conducción en una lista de habilidades o funciones que el automóvil debe realizar. Algunas de ellas, como Car Tracking (incluido Stop and Go), existen desde hace un tiempo, otras aún no lo están y evaluaremos cada característica más adelante en este blog.

La lista de la NHTSA es importante porque esperamos que la FSD sólo se apruebe si juntas como la NHTSA están satisfechas con el alcance de sus capacidades. Tesla puede tener lo que creen que es el mejor software de conducción autónoma del mundo, pero hasta que puedan demostrar tanto la diversidad de habilidades requeridas como el nivel de desempeño requerido de cada habilidad o función, los abogados y reguladores no permitirán ningún tipo de la conducción autónoma y la reubicación de la Responsabilidad del coche.

A continuación repasamos cada una de las 26 habilidades o características identificadas por la NHTSA. No comentamos si Tesla realiza esta capacidad de forma fiable, sino si intentan cumplir los criterios en todo su contexto, es decir, abortan periódicamente.

La lista de funciones de la NHTSA y el estado actual de Tesla

La siguiente lista contiene recomendaciones de la NHTSA. Nuestro comentario se basa en las capacidades a febrero de 2022, tal como las entendemos.

Detectar y responder a cambios de límite de velocidad y avisos de velocidad [part met]

Tesla utiliza datos de mapas para determinar los límites de velocidad y tiene una funcionalidad algo limitada cuando se trata de responder a cambios en los límites de velocidad, principalmente simplemente reduciendo la velocidad del vehículo. En 2020, Tesla también comenzó a leer los límites de velocidad, con una respuesta al límite de velocidad limitada a ciertas clases de carreteras y no disponible en áreas urbanas. No hemos visto evidencia de que Tesla responda a los límites de velocidad en todos los tipos de carreteras y a todas las velocidades.

Realizar incorporaciones a alta velocidad (por ejemplo, autopista) [not met]

No conocemos ninguna forma de fusionar el tráfico. Esto aún no se ha implementado cuando una carretera principal se une a un camino de acceso y es necesario ajustar la velocidad y la posición en relación con el resto del tráfico dentro de una distancia definida para incorporarse. Una función similar es el cambio automático de carril, que tiene sus propios criterios, pero funciona de forma completamente diferente, ya que no hay presión de tiempo para desviarse y el coche simplemente espera a que se abra un hueco en el tráfico. Hay alguna evidencia de capacidad de velocidad más baja como parte de la versión beta de las carreteras urbanas.

Realizar una fusión a baja velocidad [part met]

La versión beta de FSD City Streets tiene alguna evidencia de esto. La fusión de alta velocidad y la fusión de baja velocidad son ligeramente diferentes. Las fusiones a baja velocidad pueden implicar tráfico lento donde un carril desaparece y el tráfico debe fusionarse con frecuencia, como un código postal y automóviles alternativos. Se espera que los coches cedan el paso entre sí. No hay evidencia de que el automóvil ajuste su velocidad más rápido para permanecer delante de un automóvil al que quiere incorporarse, que es lo que haría un conductor humano.

Salga del carril y estacione (por ejemplo, en el arcén para un riesgo mínimo) [not met]

Tesla ofrece algunas opciones de estacionamiento y lo ha hecho desde hace algún tiempo, pero este requisito es diferente. Con el sistema actual, el automóvil pasa lentamente por las plazas de aparcamiento e intenta identificar y liberar una plaza de aparcamiento. Sin embargo, creemos que esta característica no debería consistir en un simple estacionamiento, sino en que el automóvil mire hacia adelante, encuentre un área segura o un carril de seguridad y detenga automáticamente el automóvil de manera segura desde una carretera transitada a alta velocidad. El conductor dijo que esto incapacitaba. . Todavía no hemos visto evidencia de esta capacidad y no creemos que simplemente reducir la velocidad y encender las luces de emergencia cumpla con este requisito, ya que el automóvil todavía está en la carretera principal.

Detectar y reaccionar ante vehículos que se aproximan [part met]

Tesla ha añadido visualización del tráfico que se aproxima, lo que muestra claramente que ahora reconocen estos vehículos. No se sabe exactamente qué hace la función de piloto automático con esta información, pero Tesla parece tener capacidades en esta área.

Reconocer zonas de adelantamiento y prohibición de adelantar y realizar maniobras de adelantamiento. [met]

Las marcas divisorias de carril se utilizan a menudo para determinar si el conductor puede realizar maniobras de adelantamiento o maniobras de adelantamiento. Al decidir si se permite adelantar, Tesla parece utilizar una combinación de reconocimiento de estas marcas viales y datos de mapas.

Realizar seguimiento de vehículos (incluido detenerse y arrancar) [met]

Se trata esencialmente de un control de crucero consciente del tráfico que existe desde hace un tiempo y que, en general, funciona bien.

Detectar y responder a vehículos detenidos [met]

Esta es una característica que ha causado cierta controversia a lo largo de los años. El piloto automático no pudo detectar vehículos estacionarios delante de él, especialmente a altas velocidades, generalmente en la autopista, cuando se detiene detrás del tráfico estacionario. Ejemplos de medidas fallidas incluyen los camiones de bomberos que bloquean la carretera después de un accidente. Se ha informado que esto se debe en parte al procesamiento de imágenes, que requiere objetos en movimiento para identificar peligros y otros vehículos. La última versión beta parece hacer esto y responde a los coches estacionados. Queda por ver si esto funciona a gran velocidad.

Esta es una característica de seguridad importante y, a menos que el automóvil sea capaz de detectar y detener objetos estacionarios que viajan a velocidades superiores a 60 millas por hora o 100 km/h, la característica no está completa.

Reconocer y reaccionar ante los cambios de carril. [met]

Esta es una característica presente actualmente en las carreteras. En algunos países, la capacidad de cambiar de carril requiere la confirmación del conductor, pero se han reportado pocos incidentes de mal desempeño.

Detecta y reacciona ante obstáculos estáticos en el camino del vehículo. [met]

Esta es una variación de detenerse frente a vehículos detenidos, pero en un objeto de tamaño mucho más pequeño y aleatorio. Básicamente, el requisito es eliminar cualquier obstáculo, ya sean escombros en la carretera caídos de un camión o un peatón desplomado. Las restricciones aquí son similares a las de los vehículos detenidos. El siguiente obstáculo no reportado por ningún vehículo es un cono de tráfico, que ahora se ha agregado.

Reconocer señales de tráfico y señales de alto/ceda el paso. [met]

Los semáforos y las señales de alto se agregaron en 2020 y parecen estar muy centrados en los datos del mapa, ya que la función solo se podía activar para los automóviles después de que se actualizaran los datos del mapa. Tampoco hay informes de señales de alto temporales o semáforos debido a la construcción de carreteras, pero eso se lo dejaremos a Tesla por ahora.

Responder a las señales de tráfico y a las señales de alto/ceda el paso [met]

En 2020 se agregaron semáforos y señales de alto y utilizan una combinación de mapas y cámaras. Las cámaras ahora pueden detectar el estado de los semáforos. La respuesta del vehículo a estas luces se limita a advertencias y parada. Las limitaciones son en gran medida las mismas que las del reconocimiento de señales de alto y la dependencia de los datos cartográficos.

Navegar por intersecciones y girar [met]

Con esto nos referimos a la capacidad de girar desde una carretera principal/principal a una carretera secundaria, girar desde una carretera secundaria a la carretera principal/principal y controlar las intersecciones mediante semáforos o barras de parada para evaluar si se trata de un tirón automático seguro. -afuera.

La versión beta de FSD, que está en manos muy limitadas, ha demostrado algunas de estas capacidades, pero no está incluida en la versión general.

Navegar por las rotondas [not met]

La navegación en una rotonda es más que la capacidad de evitar una rotonda mientras se continúa por la misma carretera. Algunos propietarios han permitido que sus coches sigan por la AP y el coche simplemente ha tratado la rotonda como una serie de curvas en la carretera, por lo que apenas se da cuenta de que han pasado por una intersección. En nuestra opinión, para cumplir este criterio, el coche debe detenerse o al menos reducir la velocidad, comprobar si es seguro entrar en la rotonda, mantener la disciplina de carril adecuada y salir de la rotonda en el punto deseado. La versión beta de FSD, que está en manos muy limitadas, ha demostrado algunas de estas capacidades, pero no está incluida en la versión general.

Navegar por un estacionamiento y buscar espacios de estacionamiento [part met]

Esta es efectivamente la función de invocación avanzada que ha estado disponible en algunos países durante algunos meses. Una limitación es que Summon actualmente solo recoge el automóvil de un espacio de estacionamiento y no busca ni estaciona el automóvil en un espacio de estacionamiento disponible. En principio, los aspectos relacionados con el aparcamiento están casi cumplidos, ya que actualmente existen funciones de asistencia al aparcamiento, pero aún no se han implementado en el marco de la convocatoria. Suponemos que la mayoría de los componentes básicos están en su lugar, pero actualmente no están completamente integrados ni son particularmente confiables.

Reconocer y responder a restricciones de acceso (calles de sentido único, sin giros, rampas, etc.) [met]

Hay dos métodos generales para abordar tal requisito. En primer lugar, a través de mapas detallados y, en este sentido, todos los coches con navegación por satélite han podido cumplir estos criterios desde la introducción de los sistemas de navegación. El enfoque más avanzado consiste en leer las señales de tráfico y evaluar los alrededores para tener en cuenta las restricciones temporales. Esta habilidad posterior aún no existe.

Identificar y responder a áreas de trabajo y personas que dirigen el tráfico durante eventos planificados o no planificados. [part met]

Tesla probablemente argumentaría que la detección de conos es un ejemplo de dónde se cumple esta función y, en ese sentido, los marcadores de borde pueden definirse mediante conos. Sin embargo, el requisito y el mundo real requieren mucho más, incluida la capacidad de responder a los trabajadores en la carretera que dirigen el tráfico y a situaciones transitorias en las que los datos del mapa se anularían, como por ejemplo: B. Conducir por el lado equivocado de la carretera durante un período corto de tiempo bajo la dirección del trabajador. Actualmente no existe tal opción.

Tomar decisiones apropiadas sobre el derecho de paso [part met]

Las decisiones sobre el derecho de paso son complejas porque son cognitivamente complejas. Las intersecciones regulares están cubiertas en otros lugares y las reglas son fáciles de establecer. Sin embargo, determinar el derecho de paso adecuado en determinadas carreteras puede requerir una toma de decisiones compleja; por ejemplo, si un vehículo grande se encuentra con un carril estrecho donde no es posible adelantar, puede ser necesario cederle el paso. Un conductor experimentado tomaría esta decisión basándose en quién la forma más fácil de llegar a un lugar donde sea posible adelantar.

En determinadas situaciones, hay indicios de que la versión beta está empezando a hacer esto, pero parecen soluciones puntuales más que una solución general para hacer frente a lo inesperado.

Obedecer las leyes de conducción locales y estatales. [part met]

Este criterio casi actúa como un criterio general para todo lo que se pasa por alto. Las leyes estatales y locales pueden variar significativamente en todo el mundo. Hay algunos ejemplos limitados, como los límites de velocidad variables en Francia, que se implementan parcialmente dependiendo de si llueve, pero los límites de velocidad igualmente variables en países como el Reino Unido no se reconocen en absoluto (a diferencia del sistema anterior de Mobileye).

Le daríamos generosamente un «comienzo», que es lo que Musk quiere afirmar, sin embargo, todavía hay mucho que localizar, muchas señales de tráfico que aprender y la calidad general de la conducción a un nivel digno del automóvil y de la atención. o una mala conducción no apuntará al automóvil incluso cuando se conduce con cuidado.

Siga a la policía/primer interviniente que controla el tráfico (sobrevirando o actuando como un dispositivo de control de tráfico) [not met]

Aparecieron malos titulares cuando se produjeron varios accidentes en los que coches chocaron con camiones de bomberos. Por tanto, la detección básica fue deficiente. Además, en caso de accidente, es similar a que un trabajador de la carretera o de la construcción viole temporalmente los mapas o las instrucciones de la señalización permanente. Al igual que el albañil, el límite probablemente sea detener el coche y no haya posibilidad de conducir automáticamente según las instrucciones.

Siga a los trabajadores de la construcción que controlan el tráfico (titulares de señales de alto/lento) [part met]

Creemos que aquí también se aplican los puntos sobre las zonas de construcción.

Responder a los ciudadanos que dirigen el tráfico tras un accidente [not met]

Al igual que los trabajadores de la construcción y los servicios de emergencia, el público ocasionalmente necesita controlar el flujo de tráfico después de un accidente o incidente. Actualmente no existen tales características.

Detectar y responder a dispositivos temporales de control de tráfico. [not met]

Creemos que aquí también se aplican los puntos sobre las zonas de construcción.

Reconocer y responder a vehículos de emergencia. [not met]

Los vehículos de emergencia en un semáforo en azul o en un camino de emergencia esperan que otros vehículos les den espacio adicional o derecho de paso de manera segura y les den el derecho de paso donde normalmente este no sería el caso. Un ejemplo podría ser detenerse en un semáforo en verde para permitir que un vehículo de emergencia cruce la intersección con semáforo en rojo. No hay evidencia de que esto se haya implementado.

Ceda el paso a la policía, rescate, bomberos y otros vehículos de emergencia en intersecciones, intersecciones y otras situaciones de tráfico controlado. [not met]

Creemos que los puntos sobre la detección y respuesta a vehículos de emergencia se aplican aquí.

Además, es posible que el automóvil tenga que detenerse si un coche de policía que le sigue le indica que se detenga. No hay indicios de que esto se haya implementado.

Derecho de vía para peatones y ciclistas en intersecciones y pasos de cebra [not met]

Hay visualizaciones limitadas de peatones y ciclistas, pero se limitan a los lugares donde están bloqueando directamente el camino y se produciría un accidente si el coche continuara. Actualmente no se prevé ceder el paso a los peatones que se encuentran en una intersección esperando para cruzar y requeriría que el peatón ingresara a la vía y causara una obstrucción. Esto sólo puede funcionar si la intersección está controlada por un semáforo.

Mantener una distancia segura con vehículos, peatones y ciclistas al costado de la vía. [part met]

Tesla es capaz de detectar ciertos obstáculos a bajas velocidades. Sin embargo, esto no se ha observado de manera fiable a velocidades más altas, y los objetos estacionarios a alta velocidad aún pueden representar un problema para el automóvil. Ha habido varios accidentes muy publicitados en los que los coches simplemente chocaron contra otros aparcados en la mitad del carril después de averiarse. Tesla probablemente diría que la característica existe. En este caso el rendimiento sigue estando muy por debajo de los valores requeridos.

Detectar y responder a desvíos y/u otros cambios temporales en los patrones de tráfico. [met]

En nuestra opinión, esto es más bien un requisito de navegación por satélite y, por lo tanto, la mayoría de los navegadores por satélite pueden hacerlo si tienen datos de tráfico. El sistema Tesla permite un umbral de tiempo antes de que se activen rutas alternativas. Si el conductor se desvía de la ruta planificada, el sistema desviará la ruta en consecuencia. La capacidad de seguir la ruta revisada es función de las otras habilidades.

Lista de características adicionales

La siguiente lista es de Waymo y es posible que al lector se le ocurran otras. Ya sea que crea que Tesla necesita ser capaz de responder a estas situaciones o si algunas de ellas son solo combinaciones de características existentes, es difícil argumentar en contra de la necesidad de lidiar con situaciones complejas. Aunque no hemos incluido la valoración de estos elementos en las estadísticas que encabezan el artículo, ya que la NHTSA parece ser el grupo más importante por motivos regulatorios, las valoraciones aquí se refieren a las 18 funciones adicionales, de las cuales 5 están cumplidas y 7 se cumplen parcialmente y 6 no se cumplen. Como antes, en general aún es necesario mejorar significativamente los criterios parcialmente cumplidos. Por ejemplo, la detección de peatones en la vía se logra parcialmente a velocidades más bajas; actualmente no se intenta adelantarlos con seguridad en una carretera rural.

No es posible pasar a un estado de riesgo mínimo al abandonar el carril. [Not met]

Básicamente, así es como lidiar con la situación cuando te quedas sin camino. Un ejemplo podría ser que su carril termine y sea necesario cancelar la función de incorporación. Lo importante es cómo el coche puede hacer frente con seguridad a esta situación y seguir conduciendo de alguna manera. Dado que la fusión aún no se ha implementado, esta función no está disponible actualmente.

Detectar/ejecutar cambios de carril [Met]

Esta es una versión simplificada del proceso de adelantamiento que Tesla viene realizando desde hace algún tiempo.

Detectar/reaccionar al vehículo líder [Part met]

Suponemos que esto está relacionado con el tráfico de convoyes o con la capacidad de monitorear el tráfico más adelante que el automóvil que está directamente frente a usted. Si bien Tesla puede usar el radar para detectar el automóvil que está delante del automóvil que está delante, no hay forma de que Tesla pueda mirar más adelante en la carretera y tomar decisiones basadas en el tráfico de 4 o 5 automóviles frente a él o la ubicación. donde está, empiezas a ver luces de freno a lo lejos.

Detectar y reaccionar ante una colisión de vehículos entre sí [Not met]

Los conductores considerados pueden ajustar su velocidad para crear un espacio que permita a los conductores que colisionan tener espacio en el carril. Los Tesla reducen la velocidad cuando un coche entra en el carril, pero esto es en gran medida reaccionario. Se discutió que los autos evalúan los carriles adyacentes y si creen que un conductor podría ingresar a su carril. Por lo tanto, es posible que existan los elementos básicos para ello. Nosotros diríamos que la naturaleza de conducción defensiva de evaluar si un automóvil está a punto de ingresar a su carril y saber que un automóvil debe ingresar a su carril dentro de los próximos 300 m y crear espacio de manera proactiva para que esto se pueda hacer de manera segura, son cosas diferentes.

Detectar y responder a peatones en la calle (sin cruzar una intersección o paso de peatones) [Part met]

En la mayoría de los países, los peatones en la calle son algo común. Se requiere la capacidad de detectar y reducir la velocidad y encontrar una manera segura de adelantar a estos peatones; de lo contrario, el automóvil quedará rezagado con respecto a los peatones durante algún tiempo. Actualmente, Tesla se detiene cuando un peatón bloquea la carretera, y esto suele ser el resultado de una respuesta para evitar colisiones más que de una respuesta de navegación en la carretera.

Mantener una distancia de seguridad con los ciclistas que circulan por la vía (con o sin carril bici) [Not met]

Los ciclistas que adelantan generalmente no tienen que utilizar todo el ancho de la carretera ni un segundo carril. Juzgar la velocidad, la trayectoria y la estabilidad de un ciclista, así como las señales con las manos del ciclista que indican si está a punto de girar para cruzar el tráfico, incluso evaluar la superficie de la carretera frente a él y si es probable que realice maniobras evasivas, como acercarse sobre agua estancada. , todas estas son cosas que haría un conductor de coche y que un coche autónomo debería tener en cuenta. Actualmente no existe tal regulación más allá de reconocer al ciclista y permanecer detrás de él a menos que exista un carril de adelantamiento.

Reconocer y reaccionar ante los animales. [Part met]

Los animales pueden representar una mayor amenaza para los automóviles que los peatones porque su reacción al tráfico puede ser más impredecible. La prevención de colisiones a baja velocidad de Tesla es actualmente lo más amplia posible, pero se limita a los obstáculos que se encuentran directamente en el camino del vehículo.

Detectar y responder a motociclistas [Met]

En cuanto al comportamiento en carretera, los motociclistas se parecen más a los coches que los ciclistas, aunque a la hora de reconocerlos hay que tener en cuenta que son de menor tamaño. Actualmente, Tesla está detectando motociclistas.

Detectar y responder a autobuses escolares [Not met]

La diferencia entre un autobús escolar y otros vehículos reside principalmente en su reacción más cautelosa al adelantar. Un accidente común son los niños que salen corriendo de detrás de un autobús y chocan contra el tráfico que viene en sentido contrario. Tesla no distingue los autobuses escolares de otros medios de transporte.

Navegar alrededor de cierres de carreteras inesperados (por ejemplo, carriles, intersecciones, etc.) [Met]

Esto es en gran medida un requisito compuesto de respuesta temporal de señales de carretera y un sistema de navegación por satélite adaptable. Por lo tanto, el desempeño actual de Tesla está representado en estos criterios.

Navegar por los cruces de ferrocarril [Not met]

Generalmente hay dos tipos de cruces ferroviarios: los que tienen puertas que crean una barrera física y los que no. El requisito de gestionar el primero se cumple con los criterios de cumplimiento de la señalización y las normas de tráfico locales, mientras que el segundo, no se tiene en cuenta la posibilidad de cruzar un cruce no vigilado y sin vigilancia únicamente mediante referencia visual a los trenes en la ruta. En algunas regiones, este requisito podría ampliarse a situaciones en las que hay tranvías presentes, y pueden surgir situaciones viales más complejas, ya que tanto los tranvías/trenes como los automóviles pueden compartir los mismos tramos de carretera, pero con una lógica de derecho de paso diferente a la de otros vehículos.

Realizar maniobras de marcha atrás apropiadas. [Part met]

Si es necesario dar marcha atrás en una vía que no sea para estacionar, esto puede ser necesario, por ejemplo, cuando dos automóviles se encuentran en una vía compartida con un ancho de vía uniforme. Dar marcha atrás y aprender habilidades similares de conducción autónoma en reversa no es una habilidad que Tesla tenga más allá del estacionamiento.

Detectar y responder a la pérdida de control del vehículo (por ejemplo, reducción de la fricción en la carretera) [Part met]

En un nivel se trata de estabilidad y control de tracción, y en ese sentido Tesla tiene esa capacidad. Sin embargo, para la conducción autónoma, no es posible conducir con cuidado y conscientemente y ajustar la velocidad del vehículo para adaptarlo a las condiciones. Actualmente ocurre lo contrario: se recomienda a los conductores que evalúen y reduzcan el tiempo de frenada regenerativa en condiciones de hielo. Los accidentes relacionados con el hidroplaneo son comunes cuando el automóvil aumenta la potencia para mantener la velocidad, cuando la potencia se reduce y sería más aconsejable reducir la velocidad, incluso predecir cuándo puede ocurrir fricción a baja velocidad en lugar de esperar hasta que el automóvil lo detecte al patinar las ruedas.

Detectar y responder a condiciones que involucran fallas o errores a nivel del vehículo, sistema o componente (por ejemplo, falla de energía, falla del sensor, deterioro del sensor, falla de la computadora, manejo o respuesta de errores). [Met]

Esta es esencialmente la capacidad de autodiagnosticarse. Es indudable que el hardware del automóvil tiene cierto nivel de redundancia (desde HW2.5 todavía no hay respuesta sobre cómo solucionarlo en los automóviles HW2), pero lo que no se ha mencionado es la seguridad integrada, como B. sistemas duales. Se desconoce cuáles serán estos criterios, pero por ahora sabemos que Tesla está haciendo algo de esto.

Detectar y responder a condiciones climáticas o de iluminación inesperadas que están más allá de las capacidades del vehículo (por ejemplo, lluvias) [Part met]

Tocamos el clima y el auto no hace ajustes notables más allá del control de tracción en condiciones como carreteras heladas, lo que significa que debes tener más cuidado a velocidades más lentas. También existe la posibilidad de utilizar la información meteorológica para saber lo que le espera, y si el coche siente que no puede completar el viaje de forma autónoma, no lo iniciará (o al menos informará de ello al conductor). Esto no existe actualmente.

Detectar y responder a condiciones de iluminación inesperadas (por ejemplo, cortes de energía) [Met]

Los coches pueden circular en la oscuridad. Uno depende de otros vehículos para ser autoluminosos y no hay una indicación clara de la capacidad de ver, por ejemplo, a un ciclista o un peatón en la oscuridad, de forma similar a como los humanos podrían tener dificultades. Sin embargo, el coche no tiene oído y no se pueden detectar señales acústicas. Una vez que hayamos realizado una prueba razonable aquí y hayamos reconocido que las cámaras generalmente pueden ver mejor que los humanos en la oscuridad bajo ciertas circunstancias, creemos que el conjunto de sensores de Tesla es suficiente.

Detectar y responder a situaciones de seguridad sin colisión (por ejemplo, puertas abiertas de vehículos) [Not met]

Esto lo ubicaríamos en una clase muy amplia de conductas anticipatorias y percepción cognitiva del entorno. Una puerta abierta no sólo es un automóvil unos centímetros más ancho de lo que normalmente sería, sino que también existe el riesgo de que una persona salga del automóvil, donde un conductor experimentado usaría una combinación de una mayor distancia de adelantamiento y moderación de su velocidad para reducir riesgo. Ya hemos mencionado el escenario del autobús escolar, pero los carriles bici que probablemente terminen en situaciones de aglomeración fuera de los pubs o del centro de las ciudades también son una serie de escenarios que los conductores pueden evaluar y gestionar intuitivamente, y cuya implementación exitosa a menudo conduce a accidentes.

Detectar y responder a señales o marcas viales descoloridas o faltantes [Part met]

La dependencia de buenas marcas viales era una característica del antiguo sistema mobileye utilizado para AP1. Tesla ha ido más allá y está utilizando una mayor variedad de técnicas para detectar dónde están los bordes de la carretera. Hay situaciones, como carreteras recién pavimentadas, en las que faltan marcas básicas en el pavimento, pero otras señales visuales incitan al conductor a detenerse o comportarse de manera diferente. Tesla tiene datos de mapas para mostrar dónde están las intersecciones. Sin embargo, seguimos creyendo que los coches no pueden basarse en los datos de los mapas, sino que sólo los utilizan como fuente secundaria de información. El mundo real cambia constantemente y los datos de los mapas no se actualizan en tiempo real.

Detecta vehículos estacionados en la carretera y reacciona ante ellos. [Part met]

Este es otro criterio que creemos que está cubierto en gran medida por otros.

Otras Consideraciones

Intentamos abordar este artículo como una evaluación cuantitativa de características y no profundizar demasiado en el desempeño subjetivo de estas características u otros temas relacionados. Sin embargo, las siguientes consideraciones proporcionan información sobre algunas de estas áreas.

Consideraciones regionales y formación de modelos localizados.

Tesla afirma que las regulaciones regionales obstaculizan la entrega de funciones, pero en la práctica encontramos que esto es bastante limitado. Las principales áreas donde esto parece estar sucediendo son los cambios automáticos de carril, que en algunos países requieren la confirmación del conductor para proceder y una citación. Sin embargo, este es un deber impuesto a Tesla al realizar un cambio de carril y no necesariamente está permitido al detectar y calcular un cambio de carril.

La verdadera preocupación al usarlo desde una perspectiva regional es que el rendimiento de muchas funciones parece variar de un país a otro, ya que las condiciones de conducción y el diseño de las carreteras varían de una región a otra y no existe una discusión real sobre los modelos para que las diferentes regiones entrenen. . Por ejemplo, en Alemania no hay límites de velocidad en algunos lugares y los coches pueden acercarse fácilmente por detrás a 240 km/h, a diferencia de muchos otros países donde el límite de velocidad es inferior a 160 km/h. La persona que cambia de carril en esta situación debe ser consciente de que los automóviles que están mucho más atrás en el campo de visión pueden acercarse rápidamente con una diferencia de velocidad de 70 a 80 millas por hora, mientras que el sistema actual parece funcionar a velocidades relativamente pequeñas. diferencias en la velocidad de los coches. Si los modelos están entrenados para juzgar la velocidad de un automóvil que se aproxima, es posible que, estadísticamente hablando, el 99,99% de los vehículos que se aproximan en todo el mundo aceleren a una velocidad relativamente tranquila de 10 a 20 mph. Por supuesto, los modelos tendrán esto en cuenta a la hora de tomar una decisión, pero en Alemania puede ocurrir que el 20% de los vehículos se acerquen mucho más rápido y el modelo se habría entrenado de otra manera. Básicamente, la IA hace suposiciones basadas en datos pasados, y asumir que los autos se acercan mucho más lento de lo que realmente lo hacen es un error potencialmente muy peligroso.

Hay otros ejemplos. El lamentable accidente de Joshua Brown llevó a Tesla a aumentar su saldo para camiones que pudieran estar al costado de la carretera, lo que ahora está provocando falsas alarmas al acercarse a puentes en otros países. Sin embargo, en Europa, los laterales de los camiones están llenos de protección contra impactos, lo que hace que su apariencia sea bastante diferente a la de un puente. Por lo tanto, es muy posible que un modelo entrenado exclusivamente con datos europeos muestre un comportamiento diferente al de un modelo entrenado en los EE. UU.

Responsabilidad legal.

El gran paso es el cambio legal en materia de responsabilidad en la conducción. Este desafío también existe en la conducción de Nivel 3 e independientemente de las capacidades del software, los sistemas legales de cada país sobre quién tiene el control del vehículo y quién tiene la culpa en caso de accidente, y qué compañías de seguros están obligadas a hacerlo B. tener que pagar en caso de accidente, tener que aceptar el turno si el coche circula, aunque sea por poco tiempo, sin la intervención del conductor. Anteriormente hemos argumentado que hubiera sido mejor para Tesla centrarse en carreteras principales libres de peatones para camiones con intersecciones bien definidas en el Nivel 4. Este problema es más fácil de abordar inicialmente que tratar de ser todo para todas las personas.

En nuestra opinión, esto representa un gran obstáculo y el primer accidente fatal que involucre a un vehículo autónomo resultará en una investigación similar a un accidente aéreo y potencialmente resultará en el cierre de las funciones hasta que se completen. Los reguladores simplemente no permitirían que Tesla encendiera miles de automóviles en todo el mundo para una conducción totalmente autónoma si ocurriera una debilidad potencialmente mortal.

Dicho esto, Tesla tendría que reconocer que su software ya no está en versión beta.

Esto frustrará a muchos propietarios y a Tesla, ya que la afirmación será simplemente que el automóvil puede conducirse solo y es más seguro que los humanos. Sin embargo, dudamos que los reguladores, las compañías de seguros, los sistemas legales, etc. acepten alguna vez el argumento de que aunque alguien murió después de un accidente debido a una falla del software del automóvil, estadísticamente hablando, sin el sistema, 2 personas habrían muerto en algún lugar del mundo. .

¿Pueden la IA y el aprendizaje automático realmente resolver el problema?

Hemos tocado la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) y el peligro entre los modelos globales y los modelos entrenados regionalmente, pero hay un segundo problema potencial con la IA entrenada en ML. El aprendizaje automático es un proceso estadístico para crear un método que mejor se ajuste. Sin embargo, los modelos solo abordan las preguntas que pretenden responder, y los datos proporcionados pueden no responder a la pregunta de si son estadísticamente insuficientes. Como ejemplo simple, digamos que estamos tratando de juzgar si al lanzar una moneda saldrá cara. Estadísticamente, los resultados mostrarían que pensamos que teníamos cabeza y lo hicimos, pensamos que teníamos cola y lo hicimos, y otros dos grupos, pensamos que teníamos cabeza y no la hicimos (falsos positivos) y pensamos que tenía cola pero en realidad tenía cabeza (falso negativo). Parte del ML consiste en equilibrar la combinación de resultados falsos. Puede ser que el resultado falso negativo sea el más peligroso (perder el camión al otro lado de la carretera, provocando un terrible accidente). Por lo tanto, los parámetros se ajustan para reducir los falsos negativos, por lo que hay un aumento en otras respuestas falsas, generalmente falsas alarmas (razón por la cual ahora tenemos más eventos de frenado fantasma). Cuanto mayor sea la variabilidad de un problema, como el lanzamiento de una moneda, significativamente mayor será el número de respuestas incorrectas que pueden resultar. Cuando pensamos en limpiaparabrisas automáticos en automóviles, Tesla parece preferir tener menos falsas alarmas, ya que nunca es buena idea activar los limpiaparabrisas cuando el parabrisas está seco y no se activan cuando deberían. Esperar que el aprendizaje automático pueda descomponer un problema en resultados altamente polarizados de «sí o no» es demasiado simplista, e incluso pequeñas inexactitudes o resultados incorrectos resultan en errores significativos cuando se extrapolan a cientos de miles de automóviles que conducen millones o millas de errores.

Requisitos específicos de los niveles 3 y 4

Tanto el Nivel 3 como el Nivel 4 tienen la función incorporada que permite que el automóvil devuelva el control al conductor de manera organizada cuando sea necesario.

En Europa, el Nivel 3 se define como un periodo de 7 a 10 segundos durante el cual el coche avisa al conductor, quien luego tiene de 7 a 10 segundos para detener lo que está haciendo, evaluar el entorno y poder tomar el control para asumir la conducción. el coche. Si el conductor no puede tomar el control, el vehículo se detiene de forma segura. Esto significa que el coche debe poder determinar de forma fiable si puede seguir conduciendo durante los siguientes 7 a 10 segundos. Si no es así, hay un periodo de tiempo en el que el coche ya no es manejable y el conductor no está dispuesto a tomar el control, situación evidentemente muy peligrosa.

No hay pruebas de que Tesla esté haciendo algo en este ámbito. La energía del piloto automático se corta repentinamente y, a menudo, sin previo aviso. Esto es claramente inaceptable cuando la responsabilidad recae en el coche, ya que el conductor debe tomar el control sin problemas. Sin previo aviso, el conductor tendría que estar constantemente preparado, lo que anula las ventajas del FSD.

Conjunto de sensores

Hace tiempo que dudamos de que los sensores actuales de un Tesla sean aptos para cualquier nivel de autonomía. La afirmación es que las personas conducen con los ojos y, por lo tanto, un automóvil sólo puede conducirse con la visión. Aceptamos que esto es teóricamente válido, sin embargo, existen varios problemas con las cámaras de Tesla.

  • La posición de las cámaras orientadas hacia adelante es central, el conductor se sienta a un lado y puede disfrutar de la vista sobre el vehículo que circula delante. Para poder conducir de forma más segura que los humanos, esto sería necesario para que el coche pueda reconocer mejor que el coche de delante las situaciones de tráfico que se encuentran más adelante.
  • Conducir en la oscuridad y con poca luz solar hará que la imagen de la cámara no sea adecuada. Musk ya reconoció que el video necesita mejoras y está cambiando al conteo de píxeles para obtener más información de las cámaras. Esto significa que sólo se pueden lograr beneficios marginales. También está claro que las cámaras quedan oscurecidas por el resplandor del sol bajo y por la condensación en el cristal del pilar B, lo que perjudica físicamente la visibilidad. El lanzamiento de las cámaras de punto ciego también ha revelado que la luz de verificación del motor se está infiltrando en las cámaras de muchos automóviles, lo que hace que procesar las imágenes en el momento en que más se necesitan sea un gran desafío.
  • La suciedad y otros residuos pueden oscurecer fácilmente la lente. Hemos visto que otras marcas de coches cuentan ahora con una boquilla lavaparabrisas para las cámaras. Si una cámara queda repentinamente oscurecida por la suciedad, es difícil entender cómo el automóvil podría continuar conduciendo de manera segura durante 7 a 10 segundos, lo que podría ser hasta unos 800 pies a 60 millas por hora.

Un sistema de sólo visión podría ser capaz de conducir, pero si esto sólo fuera posible cuando las condiciones de iluminación lo permitieran y el coche estuviera limpio, el nivel 5 se descartaría inmediatamente y los niveles 3 y 4 serían propensos a tener problemas.

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