蘋(píng)果正在研究如何在AR和蘋(píng)果Car中使用壓縮的LiDAR數(shù)據(jù)

新研究表明，蘋(píng)果不僅致力于將 LiDAR 添加到“ Apple Car ”及其增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)工作中，而且還致力于如何讓設(shè)備更快地利用圖像數(shù)據(jù)。

感覺(jué)好像 LiDAR 是等待應(yīng)用的技術(shù)。iPhone上沒(méi)有 LiDAR 應(yīng)用程序，也沒(méi)有 LiDAR 設(shè)置。因此，即使你已經(jīng)可以用它做很多事情，但總覺(jué)得蘋(píng)果對(duì)未來(lái)有很大的計(jì)劃。

三項(xiàng)新公布的專(zhuān)利申請(qǐng)似乎證實(shí)了這一預(yù)期。從“重復(fù)點(diǎn)的幾何編碼”開(kāi)始，三者實(shí)際上都關(guān)注以最快、最有效的方式壓縮和傳輸大量 LiDAR 數(shù)據(jù)。

第一個(gè)旨在分析 LiDAR 捕獲的圖像數(shù)據(jù)，然后尋找可以在不丟失重要信息的情況下減少數(shù)據(jù)的方法。

它非常像 JPEG，例如，在其中，藍(lán)天被捕獲為數(shù)千個(gè)藍(lán)點(diǎn)。JPEG 處理有效地將其記錄為一個(gè)藍(lán)點(diǎn)，并附上說(shuō)明您還需要一千個(gè)。

“編碼器被配置為使用八叉樹(shù)、預(yù)測(cè)樹(shù)或其他幾何壓縮技術(shù)來(lái)壓縮包含在三維(3D)體積內(nèi)容表示中的點(diǎn)的空間信息，”Apple 在談到這種 LiDAR 壓縮時(shí)說(shuō)。

“對(duì)于空間上位于 3D 空間中相同或相似位置的 3D 立體內(nèi)容點(diǎn)，可以使用重復(fù)點(diǎn)計(jì)數(shù)來(lái)指示此類(lèi)重復(fù)點(diǎn)，”它繼續(xù)說(shuō)道。“作為一個(gè)例子，可以使用重復(fù)點(diǎn)計(jì)數(shù)而不是在重復(fù)點(diǎn)的預(yù)測(cè)樹(shù)中明確地用信號(hào)發(fā)送(重復(fù))空間信息。”

本專(zhuān)利申請(qǐng)的一部分涉及如何計(jì)算這種壓縮。然后一部分是關(guān)于系統(tǒng)如何解釋壓縮并產(chǎn)生更完整的結(jié)果。

這項(xiàng)專(zhuān)利申請(qǐng)是 David Flynn 的專(zhuān)利申請(qǐng)，第二個(gè)更具體的“使用八叉樹(shù)和預(yù)測(cè)樹(shù)的幾何編碼”也是如此。雖然它的細(xì)節(jié)更具體，但目標(biāo)與弗林的其他專(zhuān)利申請(qǐng)相同。

“各種類(lèi)型的傳感器，例如光探測(cè)和測(cè)距 (LIDAR) 系統(tǒng)、3-D 相機(jī)、3-D 掃描儀等，可以捕獲指示三維空間中點(diǎn)位置的數(shù)據(jù)，例如 X、Y 中的位置和 Z 平面，”專(zhuān)利申請(qǐng)說(shuō)。

“此外，除了各個(gè)點(diǎn)的空間信息外，此類(lèi)系統(tǒng)還可以進(jìn)一步捕獲屬性信息，例如顏色信息(例如 RGB 值)、強(qiáng)度屬性、反射率屬性、運(yùn)動(dòng)相關(guān)屬性、模態(tài)屬性或各種其他屬性，”它繼續(xù)。

問(wèn)題在于，包含所有這些數(shù)據(jù)的“點(diǎn)云”“可能包括數(shù)千個(gè)點(diǎn)、數(shù)十萬(wàn)個(gè)點(diǎn)、數(shù)百萬(wàn)個(gè)點(diǎn)，甚至更多點(diǎn)”。蘋(píng)果表示，“此類(lèi)海量數(shù)據(jù)可能包含大量數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)和傳輸可能既昂貴又耗時(shí)。”

因此，任何減少需要發(fā)送的信息的建議都會(huì)加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

與以往一樣，專(zhuān)利申請(qǐng)盡可能地廣泛，也很少給出具體的例子。但是有多個(gè)對(duì)車(chē)輛的引用。

“例如，配備 LIDAR 系統(tǒng)、3-D 攝像頭或 3-D 掃描儀的車(chē)輛可能會(huì)在由 LIDAR 系統(tǒng)、3-D 攝像頭或 3-D 掃描儀捕獲的點(diǎn)云中包含車(chē)輛的方向和速度。 -D 掃描儀，”它說(shuō)。

它的重點(diǎn)在于，LiDAR