rFproは、ディープラーニング自律走行モデルのテスト、トレーニング、検証のためのエンドツーエンドのシミュレーションソリューションを紹介するショートビデオを公開した。
超並列テスト環境は、複数のセンサー・フィードを持つ複数のエゴ・ビークル、スウォーム・トラフィックと歩行者、プログラムされたトラフィックと歩行者、さらに（リアルタイム走行時には）ドライビング・シミュレーター内の人間のテスト・ドライバーによって、現実世界の正確で高品質なデジタル・モデルを共有することを可能にする。
現実世界のモデルを使用することは重要である。これらのモデルの高品質で確率的な性質は、ディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニング性能に有益です。
人間のテストドライバーをシーンに加えることができるのも、トレーニングやテストのデータとして非常に価値があります。人間のドライバーは、スウォームのどのトラフィックよりも、1キロメートルあたり予測不可能で、少しミスをしやすい挙動を追加します。
テスト環境はクラウド上で共有でき、エゴモデルや人間のテストドライバーは世界中のどの拠点からでも参加できます。他のOEMやTier-1企業をテスト環境に招待することで、自社のIPを完全に保護しながら、異なる自律走行車がシミュレーションで共存テストを行うことができます。
2018年初め、rFproは北米、欧州、アジアのさまざまなテスト・ロケーションで、加入するOEMやTier-1が参加できるオープン・テスト環境のクラウドでのホスティングを開始する。
