本文引用地址: http://www.21ic.com/news/auto/201712/748110.htm
美國專利商標局星期四公布了一份名為“自主導航系統(tǒng)”的專利申請。蘋果從2015年開始就在為該專利進行研究。在專利文件中，蘋果公司描述了讓自動駕駛汽車導航更高效的方法，減少了不斷重復制作詳細地圖的需要。
該專利申請指出，許多自主車輛系統(tǒng)基于靜態(tài)信息(如地圖)進行導航，并使用傳感器識別變化元素的實時信息，以減少自動駕駛汽車對計算的需求。
而蘋果則采取了不同的做法。蘋果的系統(tǒng)將能夠在不需要任何設備提供任何數(shù)據(jù)、不需要本地儲存任何數(shù)據(jù)的情況下，自動驅(qū)動汽車。
蘋果的技術計劃使用計算機模型、傳感器和處理器來預測路線。
今日，蘋果股市上漲0.5%。
上月末，蘋果研究人員頗為罕見地公布了一份關于自動駕駛技術的論文。
華爾街見聞此前提到，在這份11月17日發(fā)布于在線期刊《arXiv》的論文中，蘋果研究人員Yin Zhou和Oncel Tuzel詳細闡述了蘋果自動駕駛技術是如何探測行人和自行車的。
論文顯示，蘋果自動駕駛技術主要依賴一個名為“VoxelNet”的方案來探測3D物體：只使用LiDAR(光學雷達)探測，整個功能通過復雜的計算機視覺和人工智能執(zhí)行。
LiDAR是目前自動駕駛技術中主要使用的技術，通過向物體表面發(fā)射光束和計算返回的時間，來測量與目標物體之間的距離以及物體的形狀。相比于基于圖片的探測，LiDAR提供了深度信息，可以精確確定物體的位置和形狀。
然而由于3D空間采樣不均勻、傳感器有效范圍的限制等因素，LiDAR的點云非常稀疏，密度也容易改變。
盡管目前該技術只是進行過計算機模擬測試，但是研究人員在論文中表示，他們認為VoxelNet的性能要大幅優(yōu)于目前最先進的基于LiDAR 3D探測方法。
早就低調(diào)布局的蘋果直到2016年底才首次承認。在當時寫給美國國家高速公路監(jiān)管機構的信中，蘋果表示正在“重金布局機器學習和自動駕駛系統(tǒng)”。
隨后在今年4月，蘋果公司又獲得了美國加州車輛管理局的許可證，可以在加州公路上測試無人駕駛汽車。
當無人駕駛汽車的大戰(zhàn)硝煙四起的時候，蘋果CEO庫克也在今年8月打破沉默，表示創(chuàng)造自動駕駛系統(tǒng)是“所有AI項目之母”，他還表示，蘋果是從“核心的技術角度”關注自動駕駛技術。