蓋世汽車訊 4月13日，英國初創(chuàng)公司dRISK宣布推出其邊緣案例再培訓工具（edge case retraining tool），并將其首次實現(xiàn)商業(yè)應用。該工具可以幫助自動駕駛汽車（AV）及時檢測到高風險事件，性能提升6倍。

目前的半自動駕駛和全自動駕駛汽車并不總是能夠及時發(fā)現(xiàn)高風險事件并對其做出反應（如逆向變道超車，以及車輛由于被其他車輛遮擋而誤闖紅燈）。而dRISK的AV再培訓工具可識別邊緣案例，表明再培訓自動駕駛汽車性能并使其優(yōu)于人類這一目標取得重大進展，即使是在惡劣的駕駛場景中。

（圖片來源：dRISK）

dRISK旨在加快AV安全發(fā)展。dRISK的再培訓工具是一種圖譜技術（類似于谷歌的互聯(lián)網(wǎng)知識圖譜，但是dRISK的是真實事件的知識圖譜），并獲得了專利?？山鉀Q目前阻礙AV開發(fā)的眾多問題。該技術可以對不同相關數(shù)據(jù)源的大量高維數(shù)據(jù)進行編碼，并將其轉換為易于處理的形式，然后提供各種邊緣案例，從而使車輛在已經(jīng)發(fā)生的和將來發(fā)生的案例中再培訓。

dRISK在半隨機、不可能模擬的訓練和測試序列中提供仿真和真實+仿真的邊緣案例，從而為客戶提供有關真實數(shù)據(jù)的出色測試和再培訓結果。傳統(tǒng)訓練和開發(fā)技術對于AV的訓練是在有利的照明條件下進行，主要識別整個車輛和行人。與此不同，使用dRISK的邊緣案例對AV的培訓僅識別高等風險事件的預示物，（如在視線不佳的情況下，前方車輛的前大燈窺視車道）。通過這種訓練方式，AV系統(tǒng)可以更快識別到高風險事件，且不會降低其低風險事件的檢測性能。

（圖片來源：dRISK）

dRISK的客戶包括關注降低AV風險及改善其性能的AV開發(fā)商、主要運輸當局和一家全球大型保險公司。截至目前，dRISK已根據(jù)客戶需求推出半定制解決方案，并計劃在今年春季末在網(wǎng)上直接發(fā)布其AV再培訓產(chǎn)品的一種版本，從而向更多AV社區(qū)開放這些功能。

dRISK及其全資子公司dRISK.ai Limited與英國D-RISK財團、倫敦帝國理工學院的運輸系統(tǒng)實驗室（Transport Systems Laboratory）、Claytex和DG Cities達成合作，獲得英國聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛汽車中心（Connected and Autonomous Vehicles）300萬英鎊投資，從而為無人駕駛汽車開發(fā)終極駕駛測試。

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