「Apple Car」の開発が進むにつれて、Appleは、他のセンサーを使用してLiDARスキャンを強化し、路上にあるものをより正確に判断するなど、自動運転システムを改善する新しい方法を考案している。
Apple はかなり長い間、自動運転システムの開発に取り組んできました。テストの開発の車両群米国では。同社のこのシステムに対する最終的な目的は不明ですが、たとえば、想定される「」の機能としてそれを含めるかどうかなどは不明です。アップルカー」または他のメーカーにライセンスアウトされる予定であるが、Apple がその技術をどのように改善できるかをまだ検討していることが知られています。
で特許米国特許商標庁が火曜日に付与した「センサー処理パイプライン全体でのセンサーデータの共有」というタイトルで、Appleは、自動運転システム内で動作する複数のプロセスが、収集されたデータとより連携できる可能性があると提案している。
最も単純に言えば、典型的なセンサー データ処理パイプラインには、センサーによって収集されたデータが専用の処理システムに提供され、状況と関連する行動方針が決定され、他のシステムに送信されます。一般に、センサーからのデータは 1 つのパイプラインのみに限定され、他のシステムからの実際の影響はありません。
Apple の提案では、パイプラインは収集したデータに基づいて認識の決定を下すことができ、複数のパイプラインは異なるセンサーのコレクションを使用することで異なる決定を提供できます。個々の知覚は考慮されるが、Apple はまた、決定された 2 つの状態の組み合わせに基づいて、融合された知覚の決定が行われる可能性があると提案しています。
処理パイプライン全体で共有されるセンサー データを示す論理ブロック図。
さらに、Apple は、各パイプラインのさまざまな段階で意思決定が行われ、統合されるため、データをより細分化できる可能性があるとも示唆しています。このデータはパイプライン間で共有でき、他のプロセスに影響を与える可能性があり、生のセンサー データ、処理されたセンサー データ、センサー データから派生したデータも含まれる場合があります。
より多くのデータポイントを提供することで、制御システムは一連の行動を作成する際により多くの情報を利用できるようになり、より多くの情報に基づいた意思決定ができるようになります。
Appleは主張の一部として、最初のパイプラインはイメージセンサーデータ用で、2番目のパイプラインはLiDARからのデータを使用するなど、パイプラインが接続されているが異なるタイプのデータをどのように扱うことができるかについて言及している。
このようなデータを組み合わせることで、1 セットのデータだけでは通常不可能な決定が可能になる可能性があります。たとえば、LiDAR データは距離と深さを決定できますが、道路上の物体を認識しようとするときに重要になる可能性がある色や、画像センサーのデータ処理パイプラインから取得できるデータを認識することはできません。
別の論理ブロック図。今回は、LiDAR センサー パイプラインと画像処理用パイプラインの間の共有を示しています。
Apple は、このコンセプトが赤外線、レーダー、GPS、慣性センサー、角速度センサーを含むがこれらに限定されない他の種類のセンサーでも使用できると提案しています。
この特許には、発明者としてXinyu Xu氏、Ahmad Al-Dahle氏、Kshitiz Garg氏が記載されている。
Apple は毎週多数の特許出願を行っていますが、それらは Apple が特定の機能や製品を開発していることを保証するものではありませんが、同社の研究開発努力にとって関心のある分野を示しています。
自動運転を前進させる
この特許は、長年にわたって表面化した、自動運転およびコネクテッド Apple Car アプリケーションに関する一連の申請の最新のものにすぎません。
センサー側では、これらの申請は新しいタイプのセンサーの作成にまで及びます。LiDAR 3D マッピング システム2016年から2019年10月にかけて、システムがどのようにして視界から隠されるかを示唆したもの車体内部車両の。
処理のために、2019 年 5 月に申請したもの「信頼性」アルゴリズムこれにより、システムは道路を処理するのに必要なデータをセンサーから取得できるようになり、プロセスを高速化し、他の要素のリソースを節約するために必要なデータ処理量が削減されます。
その他2018年に浮上した自動運転システムが乗客に、駐車場所や進行方向の変更などの選択肢を提供し、発言やジェスチャーに基づいて行動する方法を取り上げました。同時に発見された「交通方向ジェスチャー認識」システムは、交通を誘導する警察官やその他の役人のジェスチャーを認識できる可能性がある。
「車両誘導のための認知負荷ルーティング指標」は、ルートの複雑さを考慮して、移動に最適なルートを見つけることを目的としています。これには、車線数、道路の狭さ、街路灯、歩行者交通データなどのデータポイントが含まれており、ドライバーに提供される方向と自動運転システムの両方に影響を与える可能性があります。
自動運転システムが状況に応じて運転スタイルを調整できることを示唆する特許出願も行われています。ストレスレベル乗客の数。