Самостоятельно управляемый «Apple Car» может сочетать LiDAR с другими датчиками для лучшего принятия решений

По мере продвижения работы над «Apple Car» Apple разрабатывает новые способы улучшения автоматизированных систем вождения, включая использование других датчиков для улучшения сканирования LiDAR, чтобы лучше определять, что находится в дороге.

Apple работает над системами автоматического вождения в течение достаточно долгого времени, включая тестирование своих разработок на автопарке в Соединенных Штатах. Хотя неясно, какова конечная цель компании для системы, например, собирается ли она включить ее в качестве функции предполагаемого «Apple Car» или будет лицензирована для других производителей, известно, что Apple все еще ищет на то, как это может улучшить технологию.

В патенте, выданном Управлением по патентам и товарным знакам США во вторник под названием «Совместно используемые данные датчиков на конвейерах обработки датчиков», Apple предлагает использовать несколько процессов в рамках автономной системы, которая могла бы быть более совместной с собранными данными.

Типичный конвейер обработки данных датчика будет, в простейшем смысле, включать данные, собранные датчиками, которые передаются в специализированную систему обработки, которая затем может определить ситуацию и соответствующий порядок действий, который затем отправляется в другие системы. Как правило, данные от датчика будут ограничены только одним конвейером, без реального влияния со стороны других систем.

В предложении Apple, конвейеры могут принимать решение о восприятии на основе собранных данных, с несколькими конвейерами, способными предлагать разные решения из-за использования разных наборов датчиков. Несмотря на то, что индивидуальное восприятие будет приниматься во внимание, Apple также предлагает объединенное решение о восприятии, которое может быть принято на основе комбинации двух определенных состояний.

Логическая блок-схема, иллюстрирующая данные общего датчика по конвейерам обработки.

Кроме того, Apple также предполагает, что данные могут быть более детальными, когда решения принимаются и объединяются на разных этапах каждого конвейера. Эти данные, которые могут совместно использоваться конвейерами и могут влиять на другие процессы, могут включать необработанные данные датчика, обработанные данные датчика и даже данные, полученные из данных датчика.

Предлагая больше точек данных для работы, система управления будет иметь больше информации для работы при создании курса действий и сможет принимать более обоснованные решения.

В рамках формулы изобретения Apple упоминает, как могут быть конвейеры для подключенных, но разных типов данных, например, первый конвейер предназначен для данных датчика изображения, а второй использует данные из LiDAR.

Объединение таких данных может позволить сделать определения, которые обычно не могут быть возможны только с одним набором данных. Например, данные LiDAR могут определять расстояния и глубины, но они не могут видеть цвет, что может быть важно при распознавании объектов на дороге, и данные, которые они могут получить из конвейера обработки данных датчика изображения.

Другая логическая блок-схема, на этот раз показывающая совместное использование между конвейером датчика LiDAR и одним для обработки изображений.

Apple предлагает использовать эту концепцию и с другими типами датчиков, включая, помимо прочего, инфракрасные, радарные, GPS, инерционные и угловые датчики.

В патенте перечислены его изобретатели: Синьюй Сюй, Ахмад Аль-Дале и Кшитиз Гарг.

Apple подает многочисленные патентные заявки на еженедельной основе, но, хотя они никоим образом не являются гарантией того, что Apple разрабатывает определенные функции или продукты, это действительно представляет области интереса для исследований и разработок компании.

Движение вперед

Патент является только последним в длинной цепочке заявок на самостоятельное вождение, а также в связанных приложениях Apple Car, которые появились на протяжении многих лет.

Что касается датчиков, то эти заявки варьировались от создания новых типов 3D-картографических систем LiDAR в 2016 году до системы с октября 2019 года, что указывает на то, как указанные системы могут быть скрыты от посторонних глаз внутри кузова автомобиля.

Для обработки одна подача в мае 2019 года алгоритма «доверия» позволит системе получать достаточно данных от своих датчиков для обработки дороги, сокращая объем обработки данных, необходимый для ускорения процесса и экономии ресурсов для других. элементы.

В других публикациях, появившихся в 2018 году, говорилось о том, как система автоматического вождения может предоставить пассажирам такие варианты, как, например, где припарковаться или изменить направление движения, а затем действовать в соответствии с заявлениями или жестами. Обнаруженная в то же время система «распознавания жестов в направлении движения» может распознавать жесты сотрудников полиции и других должностных лиц, управляющих движением.

«Метрика маршрутизации когнитивной нагрузки для наведения транспортных средств» была нацелена на то, чтобы найти оптимальный маршрут для поездки, принимая во внимание сложность маршрута. Это включает в себя число полос движения, узость дорог, уличные фонари и данные о пешеходном движении среди других точек данных, которые могут влиять как на направления, предоставляемые водителям, так и на систему самостоятельного вождения.

Были даже патентные заявки, в которых предлагалось, чтобы система автоматического вождения могла регулировать свой стиль вождения в зависимости от уровня стресса пассажиров.