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浏览量:9233 时间:2018-11-17

一贯以来封闭的生态并不利于未来AI、自动驾驶等前沿技术的发展,苹果正在为奋起直追而改变自己。近日,一篇关于苹果无人驾驶技术研究进展的论文引发了关注,该论文标题为“End-to-EndLearningforPointCloudBased3DObjectDetection”,作者是苹果的AI科学家YinZhou和OncelTuzel,于11月17日提交给在线独立期刊arXiv的。这也是苹果第一篇公开披露无人驾驶技术的论文,论文中描述了科学家如何通过软件来改进激光探测系统,以实现更为准确的远距离识别行人、骑车人等等。无人驾驶汽车系统包括感知、决策和控制这关键3步,其中感知系统是无人驾驶技术最为基础最能影响结果的一步。目前现有的无人驾驶技术,基本都在感知系统上做积累,可以说感知越准确,感知能力越强,无人驾驶判断的结果就越可信,从而决定了无人驾驶汽车是安全的。另外,对于各家自动驾驶研发团队来说,在保证能够收集足够的信息前提下,将传感器方案尽可能简化,能够大幅提高自动驾驶算法的整体运作效率。这篇论文理论程度比较高,概括起来研究的成果是:提出了一种基于点云的三维检测的新型端到端可训练深度架构VoxelNet,可直接在稀疏3D点上操作,避免了手动特征工程带来的信息瓶颈。相比于基于图片的探测,LiDAR提供了深度信息,可以精确确定物体的位置和形状。然而由于3D空间采样不均匀、传感器有效范围的限制等因素,LiDAR的点云非常稀疏,密度也容易改变。而论文中提出的方法可以基本上解决这个问题,它让VoxelNet可以从三维像素网格上的稀疏点结构和高效的并行处理中受益。科学家对此进行了KITTI基准测试,结果显示VoxelNet在基于LiDAR的汽车、行人和骑车者的检测基准方面达到了最领先的水平。可以确定地说,这是苹果无人驾驶技术的一次重大突破。不过我们也十分惊奇于苹果这种似有意而无意的信息透露手段。