“苹果获得三项泰坦项目新专利 涉及采用机器学习的AV先进LiDAR系统”

根据盖亚汽车信息，美国专利商标局授予苹果三项大力神项目专利，其中两项重要专利涉及lidar系统。 第一个专利是利用机器学习预测激光雷达数据，其中机器学习技术是目前苹果自动驾驶培训车辆采用的第二个专利是在自动驾驶车上启用lidar检测； 第三个专利是多主动悬架驱动器(多级悬架驱动器)。

泰坦项目的概念图(照片来源: patentlyapple (图片来源: patentlyapple ) ) ) ) ) ) ) ) ) )余) ) ) ) ) ) )而言。

基于机器学习的激光雷达数据预测

苹果表示，车辆将利用光电检测和测距( lidar )传感器检测附近的环境。 自动驾驶车可以利用lidar传感器明确道路上的物体和其他车辆，明确应该执行的适当驾驶行为。 自动驾驶车辆还将使用其他传感器，如光学传感器(摄像机)和雷达传感器，以澄清附近环境的其他新闻。 lidar传感器能够以机器学习算法和决策系统能够解释的形式感知环境新闻，但是现在它的速度比现有的照相机和雷达传感器还慢。

照相机和雷达传感器能够拍摄图像帧和雷达数据帧，拍摄速度比lidar传感器快。 因此，自动驾驶车辆可以利用来自摄像机和雷达传感器的图像数据和雷达数据来补充来自lidar传感器的激光雷达数据。 自动驾驶车可以读取图像数据和雷达数据，明确附近环境中的物体。 结合图像数据、雷达数据和lidar数据，自动驾驶车可以更全面地了解周围的环境。 机器学习和新闻中使用的lidar数据比图像数据和雷达数据更强健。 这是因为访问其他lidar数据的速度比lidar传感器的捕获速度要高。

苹果获得的专利包括利用机器学习预测车辆lidar数据的系统和做法。 作为示例，车辆可以包括一个或多个传感器、光电检测和测距( lidar )传感器以及lidar预测系统。 使用的一个或多个传感器包括光学传感器、雷达传感器或两者都被配置为捕获特定视图的传感器数据。 lidar传感器预测系统被配置为捕获特定视图的lidar数据。 lidar预测系统包含预测模型，并被配置为通过将预测模型应用于传感器数据来生成预测lidar帧。 这些数据由使用的一个或多个传感器获取。 lidar传感器预测系统还可以将预测的lidar帧发送到外部系统。

在另一实施例中，还示出了用于生成预测lidar帧的预测模型的方法。 这种方法包括从一辆或多辆训练车辆接收多个位置的多个lida帧。 其中多个lida框架表示不同位置的多个物体。

这种方法还包括从一个或多个训练车辆接收来自其他车辆的一个或多个传感器的多个传感器框架，以明确多个位置。 另外，该方法包括基于具有来自一个或多个传感器的多个传感器帧的多个lidar帧，明确多个lidar帧的lidar数据点与来自一个或多个传感器的多个传感器帧的映射

这包括生成预测模型。 基于lidar数据点与来自一个或多个传感器的多个传感器帧之间的映射，预测模型可以将一个或多个传感器的传感器帧转换为lidar帧。

苹果专利图。 图1示出了具有用于检测其他车辆的一个或多个传感器的车辆的框图。 图2显示了用于检测车辆和了解附近环境以实现自动驾驶的多个数据帧。

苹果专利图1和图2 (图像来源: patentlyapple ) )。

苹果的专利图。 图3是示出了模型生成系统的图，该模型生成系统被配置成根据一个或多个传感器的一个或多个传感器帧生成预测的lidar帧的预测模型。 图4a-b显示了车辆捕获的传感器数据。 图6a是表示车辆障碍道路标识的图像帧的图。 图6b是示出了由描绘环境检测系统所生成的预测的lidar帧的图。 图6c示出了基于表示路标的故障部分的预测lidar帧生成的平视显示器。

苹果专利图3、4a、4b、6a、6b、6c (图像来源: patentlyapple ) )。

/ s2/ ]启用激光雷达检测[/s2/]

路标和路标含有反射性材料，如反射涂料和附件，以反射光线和提高光学可见度。 车道标记一般包含反射涂料和物理凹凸，即使驾驶员光线不足也能看到车道外的边界。 车牌也使用反射材料，更好地照亮车牌的复印件，让其他司机和警察看得更清楚。

自动驾驶车辆使用了多个传感器，这些传感器可以检测驾驶中可能出现的障碍物。 这些障碍物可能包括沿同一条道路行驶的其他车辆。 道路上的车辆可以通过传感器检测。 例如，光检测和测距( lidar )传感器和雷达传感器。 一般来说，传感器可以通过明确lidar信号和雷达信号反射到车辆上来检测车辆。 通过反射信号，传感器可能没有必要明确障碍物是否是车辆。 通过提高传感器能够检测到的信号的可用性，传感器可以更有效，提高道路上其他车辆的检测性。

苹果获得的专利涵盖了在车辆上启用lidar检查的系统和做法。 在一个示例中，车辆可以包括:被配置成发射光信号的光源、被配置成接收基于多个反射器的反射光信号的接收器传感器和控制器。 控制器也可以被配置为基于反射光信号标识多个反射器的放置模式，并且基于放置模式的标识(至少一部分)明确所述多个反射器耦合到另一个车辆。

苹果专利图。 图1显示了车辆的框图，该车辆具有用于检测另一辆车的一个或多个传感器，图2a示出了被配置成向集成在车辆中的多个反射器发射信号的传感器的侧视图。 图3a和图3 b示出了具有识别车辆的多个方向的多个反射器的多个模式的车辆的框图。

苹果专利图1、2a、3a、3b (照片来源: patentlyapple ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。

第三项大力神项目的专利是“多级主动悬架驱动器”，用于车辆悬架系统，特别是带有主动悬架驱动器和主动悬架驱动器的悬架系统