En los últimos años, Apple vehementemente negó que estuviera interesado en la construcción de automóviles auto-conducción con el fin de mantener sus esfuerzos en secreto; la compañia confirmó que estaba trabajando en la tecnología autónoma solamente en junio, Pero no había compartido mucho conocimiento de su progreso - hasta ahora.

Un artículo publicado la semana pasada por Yin Zhou y Oncel Tuzel, que son AI y el aprendizaje de máquina investigadores de la empresa, representa uno de los primeros grandes avances que hemos visto a partir de proyectos de auto-conducción de Apple. Y aunque no ha sido probado en el mundo real, que ya parece un hecho notable que podría hacer que los rivales se sientan y tomar nota.

The duo at Apple have devised what they’re calling VoxelNet, an architecture for detecting small obstacles using the Light Detection and Ranging (LiDAR) sensing method. The researchers note that VoxelNet is better than state-of-the-art LiDAR-based systems at spotting not just cars, but also pedestrians and cyclists. They explained:

VoxelNet divides a point cloud into equally spaced 3D voxels and transforms a group of points within each voxel into a unified feature representation through the newly introduced voxel feature encoding (VFE) layer. In this way, the point cloud is encoded as a descriptive volumetric representation, which is then connected to a RPN to generate detections. Experiments on the KITTI car detection benchmark show that VoxelNet outperforms the state-of-the-art LiDAR based 3D detection methods by a large margin. Furthermore, our network learns an effective discriminative representation of objects with various geometries, leading to encouraging results in 3D detection of pedestrians and cyclists, based on only LiDAR.

Con suerte, Apple seguirá compartir más de su trabajo en el campo con el tiempo. La compañía había sido visto pruebas SUVs LiDAR equipados en las carreteras de California, e incluso comenzó trialing lanzaderas de corto recorrido auto-conducción entre sus campus a principios de este año.

Tiene mucha competencia para batir a cabo en el desarrollo de tecnología autónoma, con pesos pesados ​​de la tecnología como Uber y Waymo, así como los incondicionales de la industria automotriz como Tesla, Delphi, Audi, Vadoy Mercedes.

Puede encontrar trabajo completo Zhou y de Tuzel en esta página (PDF).

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