Assistenzsysteme: Tempomat, Schildererkennung, AP, EAP, FSD usw (Teil 3)

Tesla Software Autopilot und Full Self-Driving
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Ich habe eine 8 km ‚Teststrecke‘ auf Landstrasse, die ich regelmässig durchfahre um neue software Versionen rudimentär zu testen. Außerdem bin ich ab und an auf langen Autobahnstrecken unterwegs.

Ich habe nun folgende Beobachtungen zu 2023-32-7 mit EAP und Model YSR-2023 gemacht und würde gerne wissen, ob das von euch auch so ähnlich gesehen wird.

Auf der Landstrasse:

1.) Wenn ich mit dem TACC fahre, dann wird vor einigen Kurven die Geschwindigkeit reduziert, aber nicht bei allen Kurven. Bei älteren Releases gab es reproduzierbar nur vor einer Kurve (bzw. Vor deutlich weniger Kurven) eine Bremsung.

2.) Wenn ich nur mit TACC fahre, werden Tempolimits nur angezeigt, aber nicht automatisch übernommen.

3.) wenn ich den Spurhalteassistenten einschalte, dann wird vor allen Kurven(*) in Abhängigkeit vom Kurvenradius abgebremst und Tempolimits werden fast immer korrekt übernommen.

(*) Eine Kurve ist relativ eng, da steigt der Assistent immer mitten drin komplett aus, ich vermute das da eine UN-Regel greift.

Auf der AB:

5.) wenn ich mit Spurhalteassistenten fahre, werden Tempolimits meistens nur angezeigt und selten (zufällig?) übernommen.

6.) Es gibt lange Strecken, wo Tempolimits nicht erkannt werden, vor allem in Frankreich.

7.) wenn mir ein Drängler bis auf wenige cm auffährt, verweigert das Spurhaltesystem einen Spurwechsel nach Rechts, bzw. bricht einen Spurwechsel ab, wenn der Drängler noch näher auffährt. (Ist mir nur einmal passiert bei tempo 135, auf der A1 in der Eifel, Kenner wissen, wo genau :woozy_face: )

Habt ihr ähnliche Erfahrungen gemacht?

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Ich meine ähnliches schon früher bemerkt zu haben:
Das wundert mich nicht, aller Erfahrung nach wechselt der Tesla nicht schnell genug nach rechts so daß der AP damit rechnen muß, von dem Deppen rechts überholt zu werden, da nach rechts zu fahren könnte da einen Unfall provozieren (manchmal quetschen die sich auch schon links durch wenn man noch mit den linken rädern noch weit auf der Spur ist).

Gestern 30km Landstraße, auch schmalere, ich fand er hat das gut gemacht mit der 32.9 - aber an einigen Stellen aber immer noch der gleiche Geschwindigkeits-DB-Müll, verstehe nicht
warum man den Quatsch nicht einfach löscht und nur die Länderwerte nach Straßentyp verwendet. Fast immer ist der Wert aus der DB niedriger als tatsächlich erlaubt, ohne diesen Müll wäre das inzwischen schon echt passabel.

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Abbremst: ja - bei den Tempolimits habe ich in der .32 wenig Änderung gesehen.

Ich beobachte, dass mehrheitlich die Strassenerkennung ausfällt in engen Kurven und der LA dann abbricht.

**Auf der AB:

Ja, bei zu nahem Auffahren geht der automatische Spurwechsel nicht, auch schon länger (<32).

Ich fahre FSD und vermute, dass Dein Spurhaltesystem mit Wechsel dem NoA , respektive LA entspricht; fahre kaum TACC.

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ja, ich fahre EAP mit Lane Assist und NoA, und ja, der Draengler war hinter mir nicht neben mir, und ja, er wollte an mir vorbei, als der Wagen gerade mit dem Spurwechsel begonnen Hatte. Dann habe ich das ja „richtig“ gesehen und werde bei Draenglern dann in Zukunft den AP abschalten und ihm davon fahren statt platz zu machen :laughing:

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Wenn schon der Basic Autopilot nichtmal die basics anständig hinbekommt, dann glaube ich nicht dass ich wenn ich Geld hinblättere mit den anderen Funktionen glücklich werden würde.

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Ich habe bis vor drei Monaten 33 Jahre lang ein und denselben vw passat kombi gefahren, ohne alles, kann daher nicht mitreden was die Basics denn wohl sein könnten :sunglasses:

Ich kann nur sagen, dass ich nach einer gewissen Eingewöhnungsphase jetzt den TACC fast immer an habe, und den lane assist vom EAP sehr gerne auf der AB fahre, ausser auf Baustellen.

Das alles Ist sicher noch verbesserungswürdig, auf jeden Fall aber besser als mein History Fahrzeug :innocent: Und ich freue mich jedes mal wenn ich ein neues Release im Tesla bekomme (wurde heute auf 2023-32-9 upgedated)

BTW: der alte Passat wird noch immer genutzt, solange wir noch Ersatzteile bekommen :eyes:

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Jetzt muss ich nach 4 Jahren Tesla mal eine vielleicht dämich Frage stellen. Adaptieren sich TACC/AP/EAP mit der Zeit?

Ich habe hier zwei spezielle Autobahnstücke wo die rechte Spur nach ca. 3km direkt zur Abfahrt wird, sich die Autobahn somit dort gabelt. Auf den beiden linken Spuren ist oft Stau, da ich aber sowieso rechts abfahren will kann man da meist recht lässig am Stau vorbei. Mein 2020er Model 3 hatte da anfänglich immer wieder so Mini-Verzögerungen die nach einer Zeit verschwunden sind (habs auf irgendein Update geschoben).

Nun fahre ich ja gerade ein Leih Model Y und der macht das nun mit der 2023.38.6 genau so wie mein M3 vor Jahren. Und zwar immer dann wenn auch nur eine Mini-Lücke von wenigen Metern zwischen den Fahrzeugen auf der linken Spur besteht. Anscheinend will er da immer wieder nicht rechts Überholen. Kann man per Fahrpedal übersteuern und drei Wagen später macht er es wieder.

Hat sich da mein M3 irgendwie adaptiert auf seinen Fahrer oder ist das Tesla üblich einfach mal wieder Serienstreuung? Hat das vielleicht schon mal jemand anders beobachtet?

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Schildererkennung Fortschritt
Bei mir zweige ich von der Kantonsstrasse 50 km/h in die Quartierstrasse 30km/h ab. Damit die 30 übernommen wurden, musste ich bis anhin nach dem Abbiegen quasi zum Stillstand kommen, damit die 30 in die Anzeige kam; mit Folgeverkehr ein Ding der Unmöglichkeit, da der Hintermann in der Kantonsstrasse anhalten musste bei meinem Manöver.
Seit gestern ist mir aufgefallen, dass ich durchrollen kann und die 30 übernommen werden - keine Ahnung, was sich geändert hat …

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Ich habe mich auch schon gefragt, ob der Wagen sich an das Fahrverhalten des Fahrers adaptiert. Aber nach drei Monaten Erfahrung mit Model Y komme ich zu dem Schluss das „Learning on the Job“ offenbar (noch?) nicht in der Software implementiert ist. Alle Veränderungen der Assistenzsysteme konnte ich bis jetzt immer auf Softwareupdates und Navigationsdatenupdates zurückführen.

Allerdings glaube ich aus verschiedenen Gründen, dass das versprochene autonome Fahren nur gut funktionieren wird, wenn die Software sich an lokale Verhältnisse und ggf. auch an den Fahrzeugbesitzer anpassen kann. Ich vermute (hoffe), das FSD-12 dann, sollte es in ferner Zukunft mal in EU zugelassen werden, solch ein adaptives Verhalten haben wird… Nun ja, wir werden sehen … oder auch nicht :man_facepalming:

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Auch hier lernt nicht das Auto, sondern die Software wird bei Tesla trainiert. Wobei natürlich gut sein kann, dass Dein „Verhalten“ angelernt wird.

Ich lasse zum Beispiel den Tesla regelmäßig, seit ich ihn habe, ein Stück Straße selbst fahren. Das fing an 09/2022 mit panischem Anhalten und Abschalten der Assistenz. Über Durchfahren nach Panikbremsung im Schleichgang. Kurzes Anbremsen mit Anzeige, dass der Lenkassi eingeschränkt sei. Dann konnte er einem vorausfahrenden Fahrzeug folgen. Seit 2023.26 fährt er auch ohne Fahrzeug vor sich ohne Probleme mit den erlaubten 70 durch die Kurve mit nachgelagerter Kuppe.

Ich gehe daher schon davon aus, dass „meine“ freigegebenen Fahrzeugdaten hier zur Verbesserung beigetragen haben.

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Und das ist genau das was ich meine. Ich glaube, das das Model (Neuronales Netz) zusätzlich eine fine tuning Komponente erhalten wird/sollte um auch lokale Besonderheiten zu „lernen“, die nach dem allgemeinen Fahrzeugtraining „Vor Ort“ stattfindet. Das fine tuning geht prinzipiell bei Neuronalen Netzen, aber ich habe bisher noch nirgends explizit gelesen, daß das von FSD auch so vorgesehen ist.

Das kann sehr gut sein, weil ja scheinbar die Fahrdaten von der Tesla-Flotte dazu genutzt werden um daraus auf bestimmten Strecken die Geschwindigkeit anzupassen. Ich glaube aber auch, das wurde bisher so gemacht, weil die neuronalen Netze noch nicht soweit wahren, um das Fahrverhalten selber so gut hinzubekommen. Ich vermute auch, diese streckenspezifischen Daten werden einfach in einer Datenbank gehalten, die mit dem Softwareupdate (oder einem Navigationdatenupdate) mit kommt.

Wie das bei FSD-12 sein wird, weis allein der Elon und sein Team. Und ich gebe zu, alles reine Spekulation meinerseits :nerd_face:

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Nach meiner Ansicht funktioniert die FSD Beta am besten falls bestimmte oder sogar alle möglichen Routen angelernt werden eventuell auch unter Verwendung von HD-Maps. :wink:

Die könnte m.E. der Grund sein warum z.B. die FSD Beta 11.4.7 bei den Fahrten von Omar (WholeMarsBlog) vor dem Kauf eines HW4-Autos mit FSD Beta 11.4.4 fast pefekt funktionierte bei anderen Fahrern in anderen Städten jedoch nicht. :wink:

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Neuronale Netze speichern nicht alle möglichen Routen. Auch wird das Verhalten im einzelnen nicht besser, wenn ein Fahrzeug auf einer Route fährt, die zufällig für das Training verwendet wurde.

Der Witz bei Neuronalen Netzen ist ja eben, das die Systeme lernen, sich auch allgemein richtig (angemessen) zu verhalten. Warum und wie genau das ganze funktioniert, ist mir ehrlich gesagt auch noch nicht ganz klar. Aber wir können das ja auch :person_shrugging:t3:

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Nach meinem Verständnis geschieht das Anlernen bei den NNs v.a. durch Vergabe von Gewichtungen für bestimmte Videos.
Jedoch dürfen sich diese Gewichtungen m.E. zum Beispiel nicht widersprechen. :wink:

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Kann sein, das ich hier über das Ziel hinaus schieße, aber ich finde es schon passend, mal ein kleines Stück tiefer in das Herz des Tesla zu gucken :innocent: Daher versuche ich mal eine Erklärung (Der Beitrag kann gerne in einen anderen Thread verschoben werden, falls es hier nicht hin paßt).

Das Folgende ist sicher auch nicht vollständig und im Detail bestimmt fehlerhaft (ich habe keine konkreten Infos darüber wie Tesla FSD wirklich im Detail funktioniert) aber so ungefähr muß das im FSD-Rechner (V12) ablaufen nach allem was ich über neuronale Netze weiß:

1.) Ein Neuronales Netzwerk (NN) besteht, stark vereinfacht ausgedrückt immer aus:

  • Eingabelayer (FSD:um Einzelne Videobilder ins NN zu speisen)
  • Model (das eigentliche physische Netzwerk)
  • Ausgabelayer (FSD: Fahrdaten: Lenkung, Stromzufuhr, Bremse, …)

Das Eingabelayer besteht bereits aus Neuronen, jeweils ein Neuron pro Bildpixel, also eine ganz Menge! Das NN verarbeitet Einzelbilder nacheinander (ich meine es sind ca. 30 Bilder pro Sekunde bei HW3) Ausserdem vermute ich, das die Fahrdaten zum jeweils vorherigen Bild ebenfalls im Eingabelayer eingespeist werden.

Im Ausgabelayer stehen die zugehörigen vom NN ermittelten Fahrdaten.

Es ist klar das das NN getaktet arbeitet, vermutlich mit 30 Takten pro Sekunde, um jedes Videobild zu erfassen.

2.) Beim Training des NN werden ausgewählte ‚gute’ Videosequenzen in den Eingabelayer gegeben. Dazu müssen die Videos jeweils folgende schritte durchlaufen:

  • Segmentierung in Einzelbilder
  • Pro Bild alle Pixel bestimmen
  • jedes Pixel eines Bildes in ein Neuron des Eingabelayers füttern

Das NN leitet dann aus der Bildeingabe ab, wie die aktuellen Fahrdaten zum Bild sein müssten. Hier wird dann auch klar, dass die Fahrdaten vom vorherigen bild auch mit berücksichtigt werden müssen, weil das Problem ja dynamisch ist(das Auto bewegt sich)

Wenn die Videosequenz durchlaufen ist, werden die Vorhersagen des Netzes mit den echten Fahrdaten verglichen und aus der Differenz dann abgeleitet, wie die Gewichte in den Millionen (ich meine es sind tatsächlich 80 Milliarden) von künstlichen Neuronen im inneren des Netzes angepaßt werden müssen, damit das berechnete Ergebnis (sollte es vom Original abweichen) besser zu den Fahrdaten des videos passt.

Das Netz wird mit Millionen von Video Sequenzen trainiert und mit jedem Eingespeisten Video wird das NN ein winziges kleines stück besser bei seinen Vorhersagen, als es vorher war.

Ist die Trainingsphase abgeschlossen, dann kann das NN sich an den Kameradaten eines realen Fahrzeugs messen :slight_smile: und wenn das Training gut war, fährt nun der Wagen halbwegs ordentlich, und zwar überall, wo es Strassen gibt…

Und genau hier kommt dann meine Vermutung hinzu, dass ein FSD nur dann richtig gut wird, wenn es nach dem Training noch ein lokales fine tuning macht, so dass lokale Begebenheiten mit in das Netz aufgenommen werden. Wie genau das dann geht, weiß ich auch nicht, aber es scheint mir sinnvoll und wichtig zu sein.

Schlussbemerkung: Das Training bei Tesla läuft mit Sicherheit etwas anders ab, meine Erklärungsversuche berücksichtigen einige Punkte nicht, bzw. nur unvollständig. Aber ich denke ich liege nicht ganz falsch. Außerdem wird unsere Europaversion möglicherweise noch etwas anders funktionieren, da wir hier noch kein end to end System haben (video in, Fahrdaten out) sondern mit einem teilweise regelbasiertem System rumkutschieren

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Ich habe in meinem MY LR 07/23 morgens jetzt permanent die Meldung „mehrere Kameras blockiert oder geblendet“. Auch nach 30 km Fahrt ins Büro ändert sich das nicht. Beim Einparken kommt eine entsprechende Meldung. Die weitere Info „auf Sichtverbesserung warten“ empfinde ich fast schon als frech. So ist das doch absolut nicht zu benutzen…

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Das gleiche Problem mit den Kameras hatte ich bei meiner letzten Nachtfahrt mit 2023.32.7. auch. Das war auf einer ziemlich dunklen Landstraße.
Zuerst war es nur die rechte Kamera und dann zwischendurch auch beide. Einmal ist der Autopilot auch ausgefallen.

Die Erkennung der Schilder auf Landstraße ist aktuelle eine Katastrophe, plötzlich fährt der maximal 60 auf einer graden Strecke obwohl nirgendwo so ein Schild aufgestellt war.

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Das ist eben Vision Only, habe das auch und auch reklamiert. Aussage des SC war, das auch Sicherheitsfunktionen und AP teilweise eingeschränkt sind wenn die Kameras nichts sehen was ja logisch ist…… bedeutet im Umkehrschluss das bei Dunkelheit immer alles eingeschränkt ist wenn die Meldung kommt also eigentlich die Syteme teilweise unbrauchbar sind.

Als Lösung bekam ich die Antwort, ist so oder Kamera reinigen……echt ein Witz

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Passiert das nur nachts, oder auch tagsüber?

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Logisch - die Meldung kann man da ja auch ignorieren, automatische Spurwechsel sind da kaum relevant.

…was veranlasst Dich zu der Annahme das der Fehler dann bei der Schildererkennung lag?
Viel wahrscheinlicher ist, das in den Kartendaten Müll hinterlegt ist.

Die Meldung kam und kommt seit jeher auch bei Fahrzeugen mit Radar und mit Ultraschallsensoren und mit frühen SW-Ständen.

Da ich annehme das Büro nicht einsam in dunklen Wald steht, würde ich hier tatsächlich auf Feuchtigkeit im Kamerabereich tippen - wie sahen die Kameras denn im Büro aus?

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