据外媒报道，自动驾驶初创公司Cruise已经独立开发了一种名为连续学习机的工具，可以处理道路预测任务。Cruise表示，持续学习机器可以自动标记和挖掘训练数据，这可以使其自动驾驶汽车的人工智能模型预测道路事件，例如自行车是否会变成交通工具，儿童是否会跑到街上等。
自动驾驶汽车面临的挑战之一是预测其他道路使用者的意图，因为人们并不总是遵守交通规则。根据美国国家公路交通安全管理局的数据，94%的严重车祸是由驾驶员的错误或危险决定引起的。为了应对这种情况，Cruise创建了一个持续学习机器。该系统使用主动学习技术自动识别巡航车辆感知模型的错误。同时，只有预测和现实之间存在显著差异的场景才会被添加到训练数据集中。Cruise表示，这一过程使数据挖掘具有高度的针对性，从而最大限度地减少了添加到语料库中的简单场景的数量。此外，连续学习机还使用模型预测信息作为所有场景的实际路况，自动标记数据。从本质上讲，这个框架观察人或车辆未来可能的行为，并将其与最终行为进行比较。最后一步是训练新车型，并在测试后将其部署在道路上，同时确保其性能超过以前的车型。Cruise表示，持续学习机器使其模型能够对现实世界中遇到的罕见情况做出高度准确的预测。这些情况包括U形转弯、合流车道和K形转弯。Cruise表示，后两种情况发生的频率只有掉头的一半。Cruise公司高级工程经理Sean Harris表示，“我们的机器学习和预测系统必须能够总结新的事件，以及罕见的事件。我们需要了解其他道路使用者的意图，并推断不同道路使用者之间的顺序和互动，以及他们如何随着时间的推移而演变。这个问题非常复杂，这也是自动驾驶汽车发展非常具有挑战性的原因之一。”
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