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苹果使用“置信”算法使自动驾驶汽车传感系统选择性地处理数据

苹果使用“置信”算法使自动驾驶汽车传感系统选择性地处理数据

本文摘要:目前生产自动驾驶汽车系统一般来说倚赖大量的数据处理过程。加装在汽车上的传感器阵列搜集的数据,需要获取原始的道路视图。但是解读这些数据,以及确认有可能必须更加多留意的物体和道路变化,必须便宜的计算出来费用。 解决问题这个问题的一种方法是强化汽车自动驾驶系统的处置能力。但由于硬件市场需求和能耗减少,造成费用便宜。另一种方法是使驱动系统在耗尽资源时具备选择性,有目的在某些区域用于较少的循环周期,并将剩下的用作更加最重要的元素。

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目前生产自动驾驶汽车系统一般来说倚赖大量的数据处理过程。加装在汽车上的传感器阵列搜集的数据,需要获取原始的道路视图。但是解读这些数据,以及确认有可能必须更加多留意的物体和道路变化,必须便宜的计算出来费用。

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解决问题这个问题的一种方法是强化汽车自动驾驶系统的处置能力。但由于硬件市场需求和能耗减少,造成费用便宜。另一种方法是使驱动系统在耗尽资源时具备选择性,有目的在某些区域用于较少的循环周期,并将剩下的用作更加最重要的元素。据外媒报导,近期,美国专利商标局(USpatentandTrademarkOffice)发布了苹果公司的“深度感官传感器数据处理”(Depthperceptionsensordataprocessing)的专利申请,该专利叙述了系统如何对传感器数据展开选择性处置。

(图片来源:appleinsider.com)据该专利申请文件,传感器数据处理系统从车辆上的传感器接收数据,并分解环境深度数据表。该系统需要用于一个或多个无源传感器设备,如照相机,为整个环境分解一个整体地图,还包括图像数据和深度数据,使系统对当前区域有一个基本的理解。

然后,由一个或多个有源传感器设备,如激光雷达等更加密集的硬件,分解第二组数据,并与模型展开较为。接着,用于更好的有源传感器数据对模型展开递归调整,直到“置信”模型精确到不足以限于于自动驾驶系统中的其他部件。(图片来源:appleinsider.com)该专利将置信水平定义为基于“每次调整递归对算法的修改幅度”。

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简而言之,它不会仍然利用传感器数据来调整模型,直到可以忽略不计为止。这可以使自动驾驶系统节约资源、降低成本、提升性能。通过更慢地创立道路模型,系统可以早地辨识物体,从而反应更加灵敏,并且更加安全性。

苹果公司回应,该专利还可以用于机器学习或深度自学算法来更佳地改良模型调整和物体辨识过程。该公司还建议用于多辆车的传感器系统,获取更加普遍的可监测环境范围,不断扩大车辆的有效地“视野”。尽管苹果公司每周都会向美国专利商标局递交大量专利申请而且此类专利申请也显然指出了苹果回应领域的研发兴趣,但并无法确保这些概念不会沦为商业产品或服务。


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