通常情况下,一个典型的传感器数据处理管道,是将传感器收集到的数据传输至专门的处理系统,然后由该系统进行判断,输出操作结果发送给其他系统。在这种情况下,来自不同传感器的数据处理相对孤立,不会受到其他系统的实际影响。
如今,苹果设计了一套新系统,可以从一个传感器获取数据并与其他传感器(例如角度传感器、GPS、惯性、红外、LiDAR和雷达)的数据结合处理做出融合感知决策。这些数据可以包括原始的传感器数据、经过处理的传感器数据,甚至是由传感器数据衍生的数据。
由于提供了更多的数据点,控制系统在创建行动方案时将有更多的信息可供使用,数据在多个管道中共享,因此可以在流程的不同阶段做出多个决策,这些都将使数据更精细,从而使决策更可靠。
例如,此前在一组关于特斯拉自动驾驶的视频中,晚间一个穿着黑衣服的行人突然从路边窜出来,Autopilot系统就出现了误判。这是因为特斯拉主要依靠摄像头、超声波和毫米波雷达进行视觉识别,而对于采用激光雷达路线的苹果方案来说,激光雷达可以确定距离和深度,但它不能看到颜色,这在试图识别道路上的物体时很重要,将激光雷达与传输图像传感器数据的管道进行融合,便可以得到颜色数据。
苹果公司一直在从事多个汽车项目的开发,包括完整的智能汽车和自动驾驶汽车系统。目前,其在自动驾驶方面的专利已经超过70项。每一周,苹果公司都会提交大量的专利申请。虽然其中很大比例的专利将不会落地,但是却表现了苹果在相关领域正在谋求新开拓,这些专利往往也预示着预示着行业的发展趋势。