4月13日，英国初创公司dRISK宣布推出其edge case再培训工具，并首次投入商业应用。该工具可以帮助自动驾驶汽车(AV)及时发现高危事件，性能提升6倍。
目前，半自动驾驶和全自动驾驶汽车并不总是能够及时发现和应对高风险事件(如倒车变道和超车，以及车辆因被其他车辆阻挡而误闯红灯)。DRISK的AV再训练工具可以识别边际案例，表明在重新训练自动驾驶汽车的性能并使其优于人类方面取得了巨大的进步，即使是在糟糕的驾驶场景下。
(图片来源:dRISK)
DRISK旨在加速AV安全的发展。dRISK的再训练工具是一种映射技术(类似于Google的互联网知识映射，但DRISK的是真实事件的知识映射)，并已获得专利。可以解决目前很多阻碍AV发展的问题。这种技术可以对来自不同相关数据源的大量高维数据进行编码，并将其转换成易于处理的形式，然后提供各种边缘案例，从而可以在已经发生和未来将要发生的案例中对车辆进行再训练。
DRISK在半随机和不可能的模拟训练和测试序列中提供模拟和真实+模拟的边际案例，从而在真实数据上为客户提供优秀的测试和再训练结果。传统的AV训练开发技术是在良好的光照条件下进行的，主要是识别整车和行人。相比之下，通过使用dRISK的edge case对AV进行训练，只能识别高危事件的前兆，例如在视力不佳的情况下，前方车辆的大灯窥视车道。通过这种训练方法，AV系统可以更快地识别高风险事件，并且不会降低其对低风险事件的检测性能。
(图片来源:dRISK)
DRISK的客户包括关心降低AV风险和提高其性能的AV开发商、主要的运输机构和一家大型全球保险公司。到目前为止，dRISK已经根据客户的需求推出了半定制的解决方案，并计划在今年春季末直接在线发布其AV再培训产品的一个版本，从而将这些功能开放给更多的AV社区。
DRISK及其全资子公司dRISK.ai Limited与英国D-RISK财团、伦敦帝国理工学院、伦敦、Claytex和DG城市的交通系统实验室达成合作，获得英国互联和自动驾驶汽车公司300万英镑的投资，从而开发出无人驾驶汽车的终极驾驶测试。4月13日，英国初创公司dRISK宣布推出其edge case再培训工具，并首次投入商业应用。该工具可以帮助自动驾驶汽车(AV)及时发现高危事件，性能提升6倍。
目前，半自动驾驶和全自动驾驶汽车并不总是能够及时发现和应对高风险事件(如倒车变道和超车，以及车辆因被其他车辆阻挡而误闯红灯)。DRISK的AV再训练工具可以识别边际案例，表明在重新训练自动驾驶汽车的性能并使其优于人类方面取得了巨大的进步，即使是在糟糕的驾驶场景下。
(图片来源:dRISK)
DRISK旨在加速AV安全的发展。dRISK的再训练工具是一种映射技术(类似于Google的互联网知识映射，但DRISK的是真实事件的知识映射)，并已获得专利。可以解决目前很多阻碍AV发展的问题。这种技术可以对来自不同相关数据源的大量高维数据进行编码，并将其转换成易于处理的形式，然后提供各种边缘案例，从而可以在已经发生和未来将要发生的案例中对车辆进行再训练。
DRISK在半随机和不可能的模拟训练和测试序列中提供模拟和真实+模拟的边际案例，从而在真实数据上为客户提供优秀的测试和再训练结果。传统的AV训练和开发技术是在良好的光照条件下进行的，主要是识别……洞内车辆和行人。相比之下，通过使用dRISK的edge case对AV进行训练，只能识别高危事件的前兆，例如在视力不佳的情况下，前方车辆的大灯窥视车道。通过这种训练方法，AV系统可以更快地识别高风险事件，并且不会降低其对低风险事件的检测性能。
(图片来源:dRISK)
DRISK的客户包括关心降低AV风险和提高其性能的AV开发商、主要的运输机构和一家大型全球保险公司。到目前为止，dRISK已经根据客户的需求推出了半定制的解决方案，并计划在今年春季末直接在线发布其AV再培训产品的一个版本，从而将这些功能开放给更多的AV社区。
DRISK及其全资子公司dRISK.ai Limited与英国D-RISK财团、伦敦帝国理工学院、伦敦、Claytex和DG城市的交通系统实验室达成合作，获得英国互联和自动驾驶汽车公司300万英镑的投资，从而开发出无人驾驶汽车的终极驾驶测试。
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