蓋世汽車訊 4月13日，英國初創公司dRISK宣布推出其邊緣案例再培訓工具（edge case retraining tool），并將其首次實現商業應用。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現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安全發展。dRISK的再培訓工具是一種圖譜技術（類似于谷歌的互聯網知識圖譜，但是dRISK的是真實事件的知識圖譜），并獲得了專利。可解決目前阻礙AV開發的眾多問題。該技術可以對不同相關數據源的大量高維數據進行編碼，并將其轉換為易于處理的形式，然后提供各種邊緣案例，從而使車輛在已經發生的和將來發生的案例中再培訓。

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據的出色測試和再培訓結果。傳統訓練和開發技術對于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已根據客戶需求推出半定制解決方案，并計劃在今年春季末在網上直接發布其AV再培訓產品的一種版本，從而向更多AV社區開放這些功能。

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實驗室（Transport Systems Laboratory）、Claytex和DG Cities達成合作，獲得英國聯網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終極駕駛測試。

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