Hemos descubierto un nuevo documento de la empresa californiana, donde se explica, como Apple está mejorando sus sistemas de conducción autónoma.
Los chicos de cupertino, están usando una combinación de LIDAR con otras tecnologías para la detección de objetos en 3D, “la conducción del futuro”.
El informe, escrito por Yin Zhou, investigador de Inteligencia Artificial, y por Oncel Tuzel, científico e investigador del aprendizaje autónomo de Apple.
Mejor detección de objetos 3D para la conducción autónoma
En el documento se explica cómo la detección temprana de objetos tridimensionales, puede ser beneficioso para usarse en la conducción autónoma, robots de limpieza, y un largo etcétera.
La detección exacta de los objetos en 3D, es un problema en común en muchas aplicaciones y usos, tales como la navegación autónoma, robots de limpieza, y la realidad aumentada / virtual.
En este proyecto, se elimina la necesidad de la ingeniería manual para la detección de objetos en 3D, y se propone el uso de VoxelNet, una red de detección 3D genérica, que unifica la extracción de características y la predicción de un cuadro delimitador.
Además, se muestra cómo la tecnología mencionada anteriormente se puede utilizar en el coche basado en LiDAR, del que ya os hablamos en un artículo anterior. Pues esta tecnología, puede detectar peatones, ciclistas…
La mayoría de los métodos existentes de detección en 3D basado en LiDAR se basan en representaciones de entidades hechos a mano, por ejemplo, a vista de pájaro. En este trabajo, se elimina la ingeniería manual y proponemos Vox- ELNET.
Zhou y Tuzel creen que sus experimentos representan el futuro de la detección de objetos en 3D, que proporciona mejores resultados que otras tecnologías al detectar automóviles, ciclistas y peatones “por un amplio margen.”
VoxelNet también demuestra resultados alentadores que muestran que proporciona una mejor representación 3D
El artículo completo, que sin duda vale la pena leer, puedes encontrarlo aquí .
