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蘋果自動駕駛車輛使用“置信度”算法,降低道路感知的數(shù)據(jù)處理量

ml8z_IV_Technol ? 來源:YXQ ? 2019-05-14 11:05 ? 次閱讀
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蘋果公司(Apple)自動駕駛“泰坦計劃(Project Titan)”的專利顯示,自動駕駛車輛可以使用一種“置信度”算法,使自動駕駛車輛僅從傳感器獲取滿足需要的數(shù)據(jù),從而降低障礙物識別和道路感知的數(shù)據(jù)處理量。

泰坦計劃”是蘋果公司的自動駕駛項目,主要圍繞基于車輛的計算機視覺和傳輸。起初,該項目被認(rèn)為將開發(fā)一輛蘋果品牌的汽車,但多年以后,它已經(jīng)將重點轉(zhuǎn)向了自動駕駛車輛系統(tǒng)。目前,蘋果公司正在通過位于加利福尼亞的自動駕駛車隊進行系統(tǒng)測試。

蘋果公司“泰坦計劃”自動駕駛汽車頂部傳感器平臺

目前的自動駕駛系統(tǒng)通常需要依賴大量的數(shù)據(jù)處理。自動駕駛車輛上安裝有多種傳感器,這些傳感器收集的數(shù)據(jù)能夠提供道路的完整視圖,但是車輛不僅要理解數(shù)據(jù),還要從中確定可能值得更多關(guān)注的物體,以及道路狀況的變化,這在計算量上是非常驚人的。

解決問題的一種方法,是簡單粗暴地將更多的處理能力加入系統(tǒng),但由于所需硬件以及功耗的增加,這是一條成本高昂的路線。另一種方法,是使自動駕駛系統(tǒng)在資源緊張的情況下具有選擇性,有目的地降低某些區(qū)域的資源分配,將剩余的計算能力交給更重要的部分。

在美國專利商標(biāo)局本周二公布的蘋果公司一件題為“深度感知傳感器數(shù)據(jù)處理”的專利中,介紹了系統(tǒng)如何對傳感器數(shù)據(jù)進行選擇性處理。

車輛獲取“被動式傳感器”數(shù)據(jù),然后將其與其他傳感器數(shù)據(jù)進行比較以改善精度

根據(jù)該專利,傳感器數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)從車輛傳感器接收數(shù)據(jù),并生成環(huán)境的深度數(shù)據(jù)表示。該系統(tǒng)能夠利用攝像頭等一個或多個被動式傳感器,為整個環(huán)境生成整體地圖,包括圖像數(shù)據(jù)和深度數(shù)據(jù),從而使系統(tǒng)對即時區(qū)域、初始模型有基本的理解。

然后,由一個或多個主動式傳感設(shè)備,如激光雷達(LiDAR)等數(shù)據(jù)更密集的硬件,生成第二組數(shù)據(jù),并將其與初始模型進行比較。然后,利用更多主動式傳感器數(shù)據(jù)迭代調(diào)整模型,直到模型的“置信度”足夠準(zhǔn)確,以提供給自動駕駛系統(tǒng)的其他部件。

該專利將“置信度水平”定義為基于“每次調(diào)整迭代對算法的修正量”。簡而言之,它將持續(xù)利用傳感器數(shù)據(jù)調(diào)整模型,直到這種調(diào)整可以忽略不計。

這種方案可以為自動駕駛系統(tǒng)節(jié)省資源并降低訓(xùn)練成本,同時,也提供了性能優(yōu)勢。通過更快地為道路創(chuàng)建模型,使系統(tǒng)可以更早地識別對象和元素,從而帶來響應(yīng)更快且更安全的系統(tǒng)。

蘋果公司的專利提出,還可以利用機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法,來更好地改進模型細化和對象識別過程。此外,該專利還提出,可以利用多個車輛的傳感器系統(tǒng),從而提供更廣闊的環(huán)境監(jiān)控區(qū)域,擴展車輛的有效“視野”。

盡管,蘋果公司每周都會向美國專利商標(biāo)局提交大量的專利申請,但并不意味著這些概念都會進入商業(yè)產(chǎn)品或服務(wù),但它們確實表明了蘋果公司感興趣的研發(fā)方向。

在本周公布的蘋果公司另一件傳感器專利中,描述了一種使用激光雷達(LiDAR)和接近傳感器自動捕捉駕駛員興趣點的可能性,例如位置照片或環(huán)境掃描。這對于旅行者來說可能有用,可以幫助他們獲取想要的路邊圖像,而且,它同樣也可以用于捕捉事故現(xiàn)場,保險公司或執(zhí)法部門可能會對此感興趣。

此外,蘋果公司還提出了如何使用車輛下方的傳感器來監(jiān)控地面相對于車輛運動的速度和角度,以提示自動駕駛系統(tǒng),車輛可能在預(yù)定方向上發(fā)生了打滑。

其它相關(guān)專利,包括使用手勢控制來移動車輛;使用增強現(xiàn)實(AR)技術(shù)在擋風(fēng)玻璃上顯示前方的道路;與其他自動駕駛系統(tǒng)的車輛間通信;以及使用iPhone或類似移動設(shè)備召喚無人駕駛出租車,并完成支付等。

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原文標(biāo)題:蘋果公司利用“置信度”算法,加速自動駕駛傳感器數(shù)據(jù)處理

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