Tim Cook đã bình luận công khai về Applecủa công việc trong các hệ thống tự trị trước đây và một bài báo nghiên cứu mới từ hai Apple các nhà khoa học nghiên cứu đi sâu hơn vào các nỗ lực của công ty. Bài báo giải thích cách Apple đang sử dụng kết hợp LiDAR với các công nghệ khác để phát hiện đối tượng 3D đại diện cho tương lai.
Bài báo do Yin Zhou, một nhà nghiên cứu AI tại Applevà Oncel Tuzel, một nhà khoa học nghiên cứu máy học tại công ty. Cả hai đều đã tham gia Apple trong vòng hai năm qua. Dưới đây chỉ là một số điểm nổi bật, hãy đọc toàn bộ bài báo tại đây.
Bài báo giải thích cách phát hiện chính xác các đối tượng trong đám mây điểm 3D có thể được sử dụng trong điều hướng tự động, rô bốt dọn phòng và hơn thế nữa:
Việc phát hiện chính xác các đối tượng trong đám mây điểm 3D là một vấn đề trọng tâm trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như điều hướng tự động, rô bốt dọn phòng và thực tế ảo / tăng cường. Để tạo giao diện đám mây điểm LiDAR có độ thưa thớt cao với mạng đề xuất vùng (RPN), hầu hết các nỗ lực hiện có đều tập trung vào các biểu diễn tính năng được làm thủ công, ví dụ như phép chiếu chế độ xem mắt chim.
Trong công việc này, chúng tôi loại bỏ nhu cầu về kỹ thuật tính năng thủ công cho các đám mây điểm 3D và đề xuất VoxelNet, một mạng phát hiện 3D chung hợp nhất việc trích xuất tính năng và dự đoán hộp giới hạn thành một mạng sâu có thể đào tạo từ đầu đến cuối.
Hơn nữa, nó cho thấy cách công nghệ nói trên có thể được sử dụng trong các tiêu chuẩn phát hiện xe hơi, người đi bộ và người đi xe đạp dựa trên LiDAR. Cụ thể, bài báo trình bày một giải pháp thay thế cho các biểu diễn tính năng được làm thủ công trong phát hiện 3D dựa trên LiDAR:
Zhou và Tuzel tin rằng các thử nghiệm của họ đại diện cho tương lai của phát hiện vật thể 3D, mang lại kết quả tốt hơn so với các công nghệ khác khi phát hiện ô tô, người đi xe đạp và người đi bộ “ở một khoảng cách lớn”.
Toàn bộ bài báo chắc chắn đáng đọc và cung cấp một cái nhìn sâu sắc hiếm có về Applecủa công việc trên các hệ thống tự trị. Kiểm tra nó ra ở đây.
Nguồn: 9to5mac
