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苹果布局无人驾驶,专利技术深度曝光(下)

供稿人:殷媛媛  供稿时间:2018-12-20   关键字:苹果  无人驾驶  

三、除了专利,揭示核心技术的还有论文

 

近期,苹果公司罕见地发表了一份关于自动驾驶技术的论文,此文具有重要意义。这篇名为“VoxelNet:基于点云的端到端学习的三维物体检测”(VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection)的研究论文由苹果公司的两位科研人Yin ZhouOncel Tuzel20171117在独立在线杂志arXiv 发表。苹果公司科研人员提出了一种新软件检测方法—VoxelNet,可帮助计算机检测三维物体。

 

自动驾驶汽车通常将常规二维摄像头和深度感应的激光雷达结合使用,以感知周围世界。尽管这些传感设备可提供丰富的信息,但其分辨率低。而且如果没有常规摄像头与其实时连接,这些传感设备很难检测到远距离的小物体。但苹果公司科研人员表示,其研发的新软件效果惊人,仅靠激光雷达数据就可辨认行人和骑自行车的人。

资料来源:VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

 

苹果公司科研人员在“VoxelNet:基于点云的端到端学习的三维物体检测”文中写道,其研发的软件仅靠激光雷达就可检测到三维物体,优于其它检测方法。但这些实验是同过计算机模拟完成的,尚未进行路测。在这份2017年1117日发布于在线期刊《arXiv》的论文中,苹果研究人员详细阐述了苹果自动驾驶技术是如何探测行人和自行车的。尽管目前该技术只是进行过计算机模拟测试,但是研究人员在论文中表示,他们认为VoxelNet的性能要大幅优于目前最先进的基于LiDAR 3D探测方法。

资料来源:VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

 

学者们习惯与其它机构的同行自由分享彼此工作。为跟随这一趋势,苹果公司在2017年7 月为其研究人员创办了苹果机器学习期刊(Apple Machine Learning Journal)。在此之前,苹果公司科研人员尚未公开发表任何关于自动驾驶汽车方面的研究报告。

 

小结

 

专利文献蕴含着丰富的技术信息、法律信息、经济信息和战略信息,作为一种工业产权,获得专利意味着可以独享发明带来的经济效益,因此,通过专利文献也可以充分挖掘申请人在产品和市场上的战略意图。

 

苹果公司一贯注重知识产权保护和专利申请,仅在2017年公开的专利就有四千九百余件之多。尽管苹果公司CEO 蒂姆.库克将自动驾驶汽车称为所有人工智能项目之母,但苹果公司却甚少公开其在自动驾驶汽车领域的计划,哪怕在专利的技术方案公开上,苹果也非常“狡猾”的将其保护,苹果在相关专利的名称、权利要求书及摘要披露中,仅公开技术本身、甚少述及自动驾驶汽车应用,如果不仔细审阅技术方案本身,很难通过主题词和分类号把它们从海量专利文献中鉴别出来。

 

参考文献:

1、 US2016358485 Collision avoidance of arbitrary polygonal obstacles

2US20170363430 Autonomous navigation system

3VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

https://arxiv.org/pdf/1711.06396.pdf 

4、载有苹果自动驾驶装置的雷克萨斯RX450h系统路测照曝光.http://news.ipadown.com/65861


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