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                time: 2020-02-29 03:57:31 作者︰勘測網

                近日,隻果公司發表了一篇新的人工智能論文,號稱找到了彌補目前自動駕駛汽車中,光學雷達傳感器測繪技術不足的辦法。

                  論文中介紹的系統被稱為VoxelNet,它能夠把光學雷達傳感器收集的原始數據轉化成3D測繪圖,還能在測繪圖中辨識出包括汽車、自行車和行人等在內的物體,讓駕駛更安全。

                  科技網站TheVerge在11月22日的報道中介紹,光學雷達傳感器被認為是自動駕駛系統的眼楮,它通過向四周物體發射激光,從而對周圍的環境進行3D建模。這種方法比一般的照相攝像頭能包含更多深度信息,卻只能創造出小片的測繪圖,這導致只要有物體擋住激光,就無法看到更大區域的圖像,這個缺陷令它不適合安全自動駕駛。

                  為了解決這個問題,以往工程師的做法是,使用多個獨立系統,首先將3D光學雷達傳感器數據劃分成多個有用區域,然後分辨各區域中都是什麼。隻果的VoxelNet系統則將以上這些流程全部並入一個神經網絡,令系統處理更加高效。隻果的論文中稱,與多個競爭對手的系統表現相比,自己系統的表現可以輕松勝出。

                  隻果公司已找到解決光學雷達傳感器測繪技術不足的辦法

                  VoxelNet處理生成的3D測繪圖像中,能夠分辨出行人、自行車和汽車等物體。如圖所示,黃框中是行人、藍框中是自行車、綠框中是汽車。

                  這種系統除了可以廣泛應用于自動駕駛汽車,還能應用于管家機器人、AR、VR等多種人工智能設備。

                  據彭博社2016年10月的報道,隻果公司曾經試圖研發過自己的自動駕駛汽車,代號Titan。但隨後更改了自己的目標,不研發自動駕駛汽車,只研發自治系統(autonomous systems),這樣可以用自己的軟件系統和汽車制造商合作。2017年6月,隻果公司CEO蒂姆?庫克在接受彭博社采訪時,確認了隻果正在研發自治系統的消息。

                  庫克在訪問中稱,“我們把自治系統看作是所有人工智能應用之母,它可能是我們正在研發的最難的人工智能項目之一。”他還補充道,“我們把它看作是至關重要的核心技術。”

                  不過,隻果的這項新系統在有的自動駕駛工程師看來,並不算是特別重大的突破。The Verge采訪了自動駕駛視覺系統專家、荷蘭工程師Roland Meertens。Meertens介紹,為了繞過光學雷達傳感器的缺陷,其他公司也在研發不同方法︰“比如特斯拉,就根本不使用光學雷達傳感器,但特斯拉的汽車非常擅長沿著車道行駛。”


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