アップルの研究者らは「トレーニング可能なディープアーキテクチャ」に関する論文を発表し、同社の自動運転車の自転車や歩行者の検知能力を向上させる計画を明らかにした。
Appleの研究員であるYin Zhou氏とOncel Tuzel氏が共同執筆したこの論文では、2人がVoxelnetと呼ぶシステムの詳細が説明されている。ボクセルとは、3Dグリッド上の点のことである。
Voxelnet の提案は、Apple の 2 人によると、「ポイント クラウドを等間隔の 3D ボクセルに分割し、各ボクセル内のポイントのグループを、新しく導入されたボクセル フィーチャ エンコーディング (VFE) レイヤーを通じて統合されたフィーチャ表現に変換する」というものです。
論文はさらに、当然のことながら、Apple が自社の新システムで行った実地テストの結果が、既存の「LIDAR ベースの 3D 検出方法を大幅に上回った」と主張している。
論文の表2。クリックして拡大
LIDARベースのセンサースイートは、自動運転車や、無人運転車のテストベッドとして改造された既存の道路車両にとって、現在では標準的な装備となっています。Appleの提案は、実質的にLIDARセンサー自体に独自のソフトウェアスイートを搭載するものであり、これによりLIDARセンサーの有効性が大幅に向上すると主張しています。
Appleは、自社の技術進歩をほとんど秘密にしていることで有名です。自動運転車に関しては、この気鋭の企業は4月に米国カリフォルニア州で自動運転車の試験走行許可を取得しました。しかし、1年前には、同社の「プロジェクト・タイタン」自動車プロジェクトが行き詰まっているという報道が次々と出ていました。
Voxelnet の論文は、学術リポジトリ Arxiv でこちらからお読みいただけます。®
