Apple baut zwar selbst kein Auto, entwickelt aber Software für autonom fahrende Autos. Erste Forschungsergebnisse hat Ruslan Salakhutdinov nun auf einer Konferenz für maschinelles Lernen mit dem Namen NIPS gezeigt, berichtet Wired
Ein Großteil von Salakhutdinovs Vortrag konzentrierte sich auf die Auswirkungen, die das maschinelle Lernen auf selbstfahrende Autos hat. So diskutierte er zum Beispiel Projekte, bei denen es darum ging, Autos und Fußgänger auf belebten Straßen zu erkennen, unbekannte Straßen zu navigieren und detaillierte 3D-Städtekarten zu erstellen.
Salakhutdinov demonstrierte Apples System zur Identifizierung von Autos, Fußgängern und befahrbaren Teilen der Straße. Er zeigte, wie das System funktioniert, auch wenn es draußen regnet oder sich Fußgänger und andere Hindernisse sich nicht direkt vor dem Auto befinden.
Ein weiteres Projekt, das von Salakhutdinov demonstriert wurde, war die Grundlage für ein von Apple im vergangenen Monat veröffentlichtes Forschungspapier, das sich mit der Verwendung von Lidars zur Erkennung von Fußgängern und Radfahrern befasste. Dabei handelt es sich um Sensoren, die mit Hilfe eines Lasers und eines Empfängers die Umgebung milimetergenau und dreidimensional erfassen können.
Salakhutdinov zeigte auch, wie Apple Daten von Autos auf der Straße sammelt und diese Daten verwendet, um umfangreiche und detaillierte 3D-Karten zu erstellen, die Informationen wie Ampeln und verschiedene Straßenmarkierungen beinhalten. Solche Karten sind für den Betrieb von autonomen Fahrzeugen von entscheidender Bedeutung, damit diese die Straßen präzise befahren können.
Tim Cook hatte in der Vergangenheit autonome Systeme als "unglaublich spannend" bezeichnet. Kürzlich wurde bekannt, dass Apple offiziell selbstfahrende Autos in Kalifornien testet. Dabei handelt es sich allerdings um umgebaute Serienfahrzeuge. Eigene Autos baut Apple nicht. Deshalb bleibt auch unklar, was letztlich aus Apples Forschung über autonome Systeme wird.
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