據麥姆斯諮詢報道，蘋果公司（Apple）自動駕駛“泰坦計劃（Project Titan）”的專利顯示，自動駕駛車輛可以使用一種“置信度”算法，使自動駕駛車輛僅從傳感器獲取滿足需要的數據，從而降低障礙物識別和道路感知的數據處理量。
“泰坦計劃”是蘋果公司的自動駕駛項目，主要圍繞基於車輛的計算機視覺和傳輸。起初，該項目被認為將開發一輛蘋果品牌的汽車，但多年以後，它已經將重點轉向了自動駕駛車輛系統。目前，蘋果公司正在通過位於加利福尼亞的自動駕駛車隊進行系統測試。
蘋果公司“泰坦計劃”自動駕駛汽車頂部傳感器平臺
目前的自動駕駛系統通常需要依賴大量的數據處理。自動駕駛車輛上安裝有多種傳感器，這些傳感器收集的數據能夠提供道路的完整視圖，但是車輛不僅要理解數據，還要從中確定可能值得更多關注的物體，以及道路狀況的變化，這在計算量上是非常驚人的。
解決問題的一種方法，是簡單粗暴地將更多的處理能力加入系統，但由於所需硬件以及功耗的增加，這是一條成本高昂的路線。另一種方法，是使自動駕駛系統在資源緊張的情況下具有選擇性，有目的地降低某些區域的資源分配，將剩餘的計算能力交給更重要的部分。
在美國專利商標局本週二公佈的蘋果公司一件題為“深度感知傳感器數據處理”的專利中，介紹了系統如何對傳感器數據進行選擇性處理。
車輛獲取“被動式傳感器”數據，然後將其與其他傳感器數據進行比較以改善精度
根據該專利，傳感器數據處理系統從車輛傳感器接收數據，並生成環境的深度數據表示。該系統能夠利用攝像頭等一個或多個被動式傳感器，為整個環境生成整體地圖，包括圖像數據和深度數據，從而使系統對即時區域、初始模型有基本的理解。
然後，由一個或多個主動式傳感設備，如激光雷達（LiDAR）等數據更密集的硬件，生成第二組數據，並將其與初始模型進行比較。然後，利用更多主動式傳感器數據迭代調整模型，直到模型的“置信度”足夠準確，以提供給自動駕駛系統的其他部件。
該專利將“置信度水平”定義為基於“每次調整迭代對算法的修正量”。簡而言之，它將持續利用傳感器數據調整模型，直到這種調整可以忽略不計。
這種方案可以為自動駕駛系統節省資源並降低訓練成本，同時，也提供了性能優勢。通過更快地為道路創建模型，使系統可以更早地識別對象和元素，從而帶來響應更快且更安全的系統。
蘋果公司的專利提出，還可以利用機器學習或深度學習算法，來更好地改進模型細化和對象識別過程。此外，該專利還提出，可以利用多個車輛的傳感器系統，從而提供更廣闊的環境監控區域，擴展車輛的有效“視野”。
儘管，蘋果公司每週都會向美國專利商標局提交大量的專利申請，但並不意味著這些概念都會進入商業產品或服務，但它們確實表明了蘋果公司感興趣的研發方向。
在本週公佈的蘋果公司另一件傳感器專利中，描述了一種使用激光雷達（LiDAR）和接近傳感器自動捕捉駕駛員興趣點的可能性，例如位置照片或環境掃描。這對於旅行者來說可能有用，可以幫助他們獲取想要的路邊圖像，而且，它同樣也可以用於捕捉事故現場，保險公司或執法部門可能會對此感興趣。
此外，蘋果公司還提出瞭如何使用車輛下方的傳感器來監控地面相對於車輛運動的速度和角度，以提示自動駕駛系統，車輛可能在預定方向上發生了打滑。
其他相關專利，包括使用手勢控制來移動車輛；使用增強現實（AR）技術在擋風玻璃上顯示前方的道路；與其他自動駕駛系統的車輛間通信；以及使用iPhone或類似移動設備召喚無人駕駛出租車，並完成支付等。
原文鏈接：http://www.mems.me/mems/system_integrator_201905/8090.html
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