Appleの自動運転車は「信頼性」アルゴリズムを使用してセンサーの処理と意思決定を高速化できる可能性がある

Appleの「プロジェクト・タイタン」の自動運転車は、自動車のコンピュータがセンサーから必要なデータを取得できる「信頼性」アルゴリズムを使用して、物体を認識し、前方の道路のレイアウトを理解するために必要な処理量を削減できる可能性がある。処理を実行します。

自動運転車システムを製造する現在の取り組みは、通常、膨大な量の処理に依存しています。車両に取り付けられたさまざまなセンサーから収集されたデータは、道路の全体像を提供することができますが、データを理解するだけでなく、より多くの費用を支払う価値がある可能性のある対象オブジェクトを決定するのにも計算コストがかかります。道路レイアウトの変更に注意してください。

この問題を解決する 1 つの方法は、単純に車両の自動運転システムにより多くの処理能力を投入することですが、これは必要なハードウェアの増加と消費電力の増加により、費用がかかる方法です。もう 1 つの方法は、駆動システムがリソースを使用する場所を選択し、一部の領域で意図的に少ないサイクルを使用し、残りをより重要な要素に保存することです。

で特許米国特許商標庁が火曜日に公開したAppleの「奥行き知覚センサーデータ処理」特許は、システムがセンサーデータに対してどのように選択的な処理を実行できるかを説明している。

車両がパッシブ センサー データを取得し、それを他のセンサー データと比較して精度を確認する様子を示した図。

申請書によると、センサーデータ処理システムは車両のセンサーからデータを受け取り、環境の深度データ表現を生成する。このシステムは、カメラなどの 1 つまたは複数の受動センサー デバイスを使用して、画像データと深度データの両方で構成される環境全体の全体マップを生成し、すぐ近くのエリアに何があるのか​​についての基本的な理解をシステムに提供します。初期モデル。

次に、1 つ以上のアクティブ センサー デバイス、LiDAR などのより集中的なハードウェアによって 2 番目のデータ セットが生成され、モデルと比較されます。その後、よりアクティブなセンサー データを使用してモデルが繰り返し調整され、モデルが正確であるという「確信」が十分に得られ、自動運転システムの他の部分に提供されるまで調整が続けられます。

この特許では、信頼水準を「調整の反復ごとのアルゴリズムの修正の大きさ」に基づいて定義しています。つまり、調整が無視できるようになるまで、センサー データを使用してモデルの調整を続けます。

これは自動運転システムにとってリソースの節約とコストの削減につながる可能性がありますが、提案された方法はパフォーマンス上の利点も提供します。道路のモデルをより迅速に作成することで、システムははるかに早く物体や要素を認識できる状態に到達することができ、その結果、より応答性が高く、潜在的により安全なシステムが実現する可能性があります。

モデルが使用するのに十分であるかどうかを確認するために使用される信頼度アルゴリズムのフローチャート。

Appleは、この特許ではモデルの改良や物体認識プロセスを改善するために機械学習または深層学習アルゴリズムも使用できる可能性があると示唆している。また、複数の車両のセンサー システムを使用して、監視できる環境の範囲を広げ、車両の有効な「視覚」を拡張できる可能性があることも示唆されています。

Apple は米国特許商標庁に毎週多数の特許や出願を提出していますが、その概念が商用製品やサービスに採用されるという保証はありませんが、これらは Apple の研究開発努力の関心分野を示しています。

」プロジェクト・タイタン「」は Apple の自動運転と自動車への取り組みに付けられた名前で、主に車両ベースのコンピュータ ビジョンと交通機関を中心としています。当初、このプロジェクトは Apple ブランドの車を中心に展開すると考えられていましたが、数年が経つにつれ、焦点は次のようなものに変わりました。自動運転車システム、現在同社がテストを行っているもの車両群カリフォルニアで。

別のセンサー特許では、LiDAR と近接センサーを使用して自動的にキャプチャする可能性が取り上げられています。興味のあるポイントドライバー向けには、場所の写真や環境のスキャンなど。これは、道路脇にあるものの画像を取得したい旅行者にとっては便利ですが、保険会社や法執行機関が関心を持つ可能性のある事故現場を撮影するためにも同様に使用できます。

Apple はまた、車両の下にあるセンサーを使用して地面の状況を監視する方法についても考えています。速度と角度車両の動きに関連して、車両が意図した方向に移動せずに横滑りしている可能性があることを自動運転システムに通知できます。

その他の関連特許には、以下の使用が含まれます。ジェスチャーコントロールを使用して車両を移動する拡張現実前方の不明瞭な道路をフロントガラスに表示するには、車車間通信他の自動運転システムとの併用、および呼び出して支払うiPhone または同様のモバイルデバイスを使用して自動運転タクシーで移動する場合。