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蘋果發表最新AI研究 改進自動駕駛地圖系統、更有效檢測障礙物
蘋果發表最新AI研究 改進自動駕駛地圖系統、更有效檢測障礙物

匯流新聞網記者藍立晴 / 綜合報導

蘋果公司的自動駕駛計畫變動多端,從打造出自己的自動駕駛車輛,到現在方向大致已定,也就是將重點放在自駕軟體上。今年6月,蘋果CEO庫克(Tim Cook)形容自家的自動駕駛系統將是「最困難的AI計畫之一」,同時也是所有人工智慧計畫之母。

近日,蘋果機器學習團隊的新研究更證明了一點。該團隊近期於論文預印本網站arXiv上發表的一篇論文中,描述了一種可用於多種用途的測繪系統,應用範圍極廣,從自動導航到看家機器人,甚至是擴增實境(AR)以及虛擬實境(VR)。這個系統稱為VoxelNet,主要用以改善自駕系統之眼──也就是大多數自動駕駛車輛都裝有的LIDAR傳感器所獲得的數據。

LIDAR傳感器是多數自動駕駛車輛不可或缺的部分,透過自附近的物體上的反射雷達建構出車輛周圍的3D模型,能提供比一般相機更好的深度訊息,但卻會被阻擋雷達的物體遮住,導致繪出的圖形不完整,這對於安全至上的自駕車來說並非什麼好事。

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為了克服此問題,工程師們通常調配一些獨立的系統再將內容分門別類(辨別出自動駕駛車、行人、路牌等),蘋果的VoxelNet則是將先前工程師的解決方案再簡化,將這些過程壓縮成單一的神經網路,大幅提升系統檢測小型障礙物的效率。

蘋果公司於今年7月開設部落格「蘋果機器學習期刊」(Apple Machine Learning Journal),聚焦於該公司多樣的人工智慧(AI)相關研究項目,讓人們了解在深度學習這樣的尖端AI技術中,工程師的各項研究細節,並且發表相關技術的進展,而此次的VoxelNet研究結果也是公開的,該公司過去以來的神祕作風已慢慢開始改變。

目前為止,在蘋果的機器學習期刊網站上還可以看到蘋果公司在人工智慧領域的一些其他成果,例如iPhone X上的話題功能:人臉辨識系統Face ID以及iOS作業系統上的語音智慧助理Siri。

消息來源:THE VERGE, The Next Web

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