Сайт работает в режиме только на чтение.

Представлена ​​часть автономной автомобильной навигационной системы Apple

Несколько месяцев назад генеральный директор Apple Тим Кук подтвердил, что компания Apple разрабатывает автономный навигационный аппарат. 

 Внедорожник Lexus который тестируется компанией Apple,  имеет на верхней части стойку с датчиками и камерами, которые обслуживают систему, чтобы сохранить курс навигации стабильным и избежать столкновений и других видов аварий. 

 Сегодня документ опубликован в научном хранилище Arxiv дает более полное представление о системе, которая будет использовать так называемый проект Titan, который компания Apple держала в полной секретности. 

 В документе, который можно найти по этой ссылке , обсуждается новая программа под названием VoxelNet, которая помогает обнаружить три - одномерных объекта с меньшим количеством датчиков , чем аналогичные системы многих компаний. Он реализует систему отображения LiDAR , которые могут быть использованы для различных применений, таких как освещение «автономной навигации». 

 LiDAR соответствует аббревиатуре детектируемого света и Ранжирование , система путем запуска и обнаружение лазеров позволяет вам отобразить область постепенно, чтобы предупредить об объекте с объемом и относительным расстоянием, создавая 3D - объекты близко и предсказывать позицию с точностью в пространстве. 

 Это улучшает отображение системы VoxelNet  

 Большинство Лидаров выпускают модели с низким разрешением, согласно исследованию от Apple, и «имеют очень переменную плотность точек», поэтому они должны использовать дополнительные датчики и камеры, которые увеличивают общую стоимость проекта. 

 VoxelNet, система Apple, добилась «очень обнадеживающих результатов», используя LiDAR только на основе света, вместо того, чтобы связывать ее с другой системой, такой как стандартная камера. 

 VoxelNet - от термина voxel, который является не более чем пикселем с объемом, в 3D - достигает своей миссии с меньшим количеством ресурсов благодаря использованию глубокой обучающей платформы, которая не только позволяет получить лучшее представление о реальности в 3D, но также он позволяет ему лучше классифицировать объекты, которые он регистрирует в категории, таких как автомобили, конструкции или пешеходы. 


наукатехнологииапвот50-50
51
0.147 GOLOS
0
В избранное
volodimir
На Golos с 2017 M11
51
0

Зарегистрируйтесь, чтобы проголосовать за пост или написать комментарий

Авторы получают вознаграждение, когда пользователи голосуют за их посты. Голосующие читатели также получают вознаграждение за свои голоса.

Зарегистрироваться
Комментарии (1)
Сортировать по:
Сначала старые