Berta Sándor
Objektumfelismerő szoftvert fejlesztett ki az Apple
Megerősítést nyert, hogy a kaliforniai cég az önállóan közlekedő autókhoz készít programokat.
Az Apple két kutatója, Yin Zhou és Oncel Tuzel mutatta be a VoxelNet nevű szoftvert, amely a különböző rendszereknek segít a 3D-tárgyak felismerésében. Az Apple - szokásához híven - egyelőre nem kommentálta a hírt. Az mindenesetre meglehetősen szokatlan, hogy a társaság szakemberei ilyen módon publikálják a fejlesztésüket.
Az autonóm gépkocsik eddig az egyes kamerákat és a Light detection and ranging (LiDAR) rendszereket ötvözték a környezetük felismerésére. Azonban ennek a megoldásnak az a hátránya, hogy alacsony felbontást kínál, éppen ezért nem biztosítja a kisméretű vagy távol lévő objektumok azonosítását, így a sztereó látásmódhoz szükség van további nagy felbontású kamerákra. Az Apple kutatói által kifejlesztett alkalmazás viszont sokkal pontosabb eredményeket tesz lehetővé, pedig csak és kizárólag LiDAR-rendszereket használ. A VoxelNet nélkül viszont a LiDAR sem elég pontos.
Van azonban egy fontos dolog: a cikkben egyelőre számítógépes szimulációkról van szó és nem valódi tesztutakról, kérdéses tehát, hogy a VoxelNet valódi körülmények között miként vizsgázik majd. Austin Russell és a Luminar nevű startup továbbfejlesztette a LiDAR-t, amely már 200 méteres távolságból azonosítja a dolgokat és ennek köszönhetően egy az autópályán önállóan közlekedő gépkocsinak az eddigi egy-kettő helyett hét másodperc ideje van arra, hogy reagáljon az esetleg felbukkanó akadályokra és jobban felismerje a sötét objektumokat is.
Tim Cook, az Apple vezetője júniusban azt nyilatkozta, hogy az autonóm rendszerekre koncentrálnak, mert azok ezen a területen kulcsfontosságú technológiák.
Az Apple két kutatója, Yin Zhou és Oncel Tuzel mutatta be a VoxelNet nevű szoftvert, amely a különböző rendszereknek segít a 3D-tárgyak felismerésében. Az Apple - szokásához híven - egyelőre nem kommentálta a hírt. Az mindenesetre meglehetősen szokatlan, hogy a társaság szakemberei ilyen módon publikálják a fejlesztésüket.
Az autonóm gépkocsik eddig az egyes kamerákat és a Light detection and ranging (LiDAR) rendszereket ötvözték a környezetük felismerésére. Azonban ennek a megoldásnak az a hátránya, hogy alacsony felbontást kínál, éppen ezért nem biztosítja a kisméretű vagy távol lévő objektumok azonosítását, így a sztereó látásmódhoz szükség van további nagy felbontású kamerákra. Az Apple kutatói által kifejlesztett alkalmazás viszont sokkal pontosabb eredményeket tesz lehetővé, pedig csak és kizárólag LiDAR-rendszereket használ. A VoxelNet nélkül viszont a LiDAR sem elég pontos.
Van azonban egy fontos dolog: a cikkben egyelőre számítógépes szimulációkról van szó és nem valódi tesztutakról, kérdéses tehát, hogy a VoxelNet valódi körülmények között miként vizsgázik majd. Austin Russell és a Luminar nevű startup továbbfejlesztette a LiDAR-t, amely már 200 méteres távolságból azonosítja a dolgokat és ennek köszönhetően egy az autópályán önállóan közlekedő gépkocsinak az eddigi egy-kettő helyett hét másodperc ideje van arra, hogy reagáljon az esetleg felbukkanó akadályokra és jobban felismerje a sötét objektumokat is.
Tim Cook, az Apple vezetője júniusban azt nyilatkozta, hogy az autonóm rendszerekre koncentrálnak, mert azok ezen a területen kulcsfontosságú technológiák.