Apple desarrolla un sistema de reconocimiento de objetos en movimiento para los coches autónomos

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Actualizado 22/11/2017 13:05:12 CET
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CARLOS HERGUETA

   MADRID, 22 Nov. (EDIZIONES/Portaltic) -

   La compañía tecnológica Apple está trabajando en un 'software' de reconocimiento de objetos en 3D para los automóviles con sistema de conducción autónoma. El objetivo de este programa es que los futuros coches autónomos de la compañía de Cupertino puedan reconocer objetos móviles como peatones y ciclistas con mayor eficacia.

El sistema aparece en un documento difundidoa través de arXiv.org, escrito por dos trabajadores de Apple, el investigador de IA Yin Zhou y el científico de aprendizaje computacional Oncel Tuzel.

   En el documento, ambos trabajadores destacan que el sistema de detección actual de los coches autónomos "constituye un problema para muchas aplicaciones". Esto se debe a que utilizan sistemas de reconocimiento por láser LiDAR que emiten nubes puntos para recolectar información de profundidad, pero emiten estas nubes de puntos basándose en "representaciones hechas a mano" por lo que les resulta complicado detectar objetos lejanos en movimiento.

   Tuzel y Zhou afirman haber solucionado este problema con VoxelNet, nombre que recibe este nuevo 'software' de reconocimiento. Según destacan los investigadores, Voxelnet elimina la necesidad de implementar una ingeniería manual en las nubes de puntos 3D de LiDAR debido a su red de detección genérica en 3D.

   Esta red combina un sistema de aprendizaje profundo con capas de codificación para que pueda registrar y aprender formas complejas en 3D. Específicamente, el sistema descompone la nube de puntos en vóxels --unidad cúbica que compone un objeto tridimensional-- iguales, y dentro de cada vóxel, transforma un conjunto de puntos en la representación unificada de una característica y los codifica para registrar los objetos. Así, el sistema puede diferenciar entre objetos en movimiento como un coche, un peatón y un ciclista.

   Según destaca el documento firmado por Tuzel y Zhou, los primeros experimentos "han demostrado que VoxelNet supera las técnicas de detección en 3D LiDAR por un amplio margen". En este sentido, los creadores del 'software' señalan que el aprendizaje de Voxelnet "lidera la detección 3D de peatones y ciclistas".

   Aunque el documento se centra en la aplicación de esta tecnología en la conducción autónoma, los creadores de VoxelNet destacan que también se puede utilizar en robots de limpieza y en la realidad aumentada y virtual.

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