好鋼用在刀刃上 蘋果重新整合自動駕駛技術計算能力

【CNMO新聞】目前的自動駕駛汽車技術通常依賴於大量的數據處理，不僅需要處理來自車身上各種感測器的數據以提供道路的完整視圖，還要確定值得關注的對象等。但計算的成本非常高，解決這個問題有兩種思路：一是為車輛增加儘可能多的處理能力，但因為硬體和功耗的原因成本昂貴；另一種方法是在資源的使用上更具選擇性，將「好鋼用在刀刃」上。

蘋果

蘋果公司顯然選擇了第二種方法，周二公布的一項專利描述了如何對感測器數據進行選擇性處理的方法：感測器數據處理系統通過一個或多個被動感測器設備（如攝像頭）獲得數據，並生成環境的深度數據，建立初步模型，然後，由一個或多個主動感測器設備，諸如LiDAR等生成第二組數據，並將其與初步模型進行比較，並用後者進行迭代調整，直至調整可以忽略不計，模型的「置信度」足以供自動駕駛系統的其他部分使用。

這樣不僅可以為自動駕駛系統節省資源並降低成本，還具有性能優勢。它能夠更快地創建道路模型，讓系統能夠更早地識別對象和元素，實現更快的響應，從而提高系統的安全性。還可以使用機器學習或深度學習演算法以更好地改進模型細化和對象識別過程，並使用多個車輛的感測器系統，擴展車輛的有效「視覺」區域，監控更廣泛的環境。

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