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苹果首次披露自动驾驶研究成果,推“VoxeINet”解决方案

2017年11月24日 07:40

 据路透社报道,近日苹果计算机科学家将“如何让自动驾驶汽车使用较少的传感器做到对骑行者和行人更好地探测”的研究成果在网络上公开了。这似乎是苹果首次公开发布自动驾驶汽车相关的论文。

这篇论文的作者是Yin Zhou和Oncel Tuzel,11月17日提交于独立在线论文网站arXiv。这两位科学家提出了一种全新的软件解决方案——VoxeINet,它能够帮助计算机更好地探测和识别三维物体。

不过苹果依然是“打死都不说”的作风,拒绝对该消息做任何评论。而一般在其他公司或组织机构,学术人员通常能够自由地和同伴分享自己的研究成果。不过在这种新风气的影响下,苹果今年7月份专为自己的研究员打造了一份名为「苹果机器学习」(Apple Machine Learning)的期刊。不过他们的研究成果很少在这份期刊之外的渠道能够看到,而且迄今为止也没有刊登过任何有关自动驾驶汽车的论文内容。

一般来说,自动驾驶汽车会使用常规的2D摄像头和激光雷达组成传感器套装,来帮助车辆识别周围的环境。尽管激光雷达能够提供深度精准的信息,但是它的角分辨率很低,在没有摄像头发挥作用的情况下,很难实时探测到远处很小的物体。

VoxelNet使用单一端对端可训练的神经网络可以直接在原始点云数据上进行操作,生成3D测试结果VoxelNet使用单一端对端可训练的神经网络可以直接在原始点云数据上进行操作,生成3D测试结果

但如果使用了VoxeINet这套全新的软件,苹果的研究人员称“如果仅使用激光雷达的数据,那么在识别行人和骑行者方面,获得了非常鼓舞人心的结果”。这两位科学家还在论文中提到,仅使用激光雷达探测3D物体,苹果的解决方案要比其他更优。不过所有的实现都是在计算机平台上进行仿真训练得出的,并不涉及实际道路的测试。

此前苹果公司现任CEO蒂姆·库克表示“自动驾驶汽车是所有人工智能项目的母亲”,但苹果几乎从未向对外透露过它未来在自动驾驶汽车领域的野心。

去年12月,苹果对联邦政府监管人员表示“自动驾驶技术令人感到兴奋”,并请求监管方不要限制对这项新兴技术的测试。今年4月,苹果获得了加州DMV颁发的自动驾驶汽车路测牌照。

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