苹果公布VoxelNet技术，通过雷达可识别周围3D物体

　　近日，苹果在康奈尔arXiv科研开放式目录网站上发表了一片论文，其中介绍了一个项目，通过借助机器学习技术将激光束采集到的原始点云数据，无需额外传感器数据的帮助，即可转化为3D物体的探测结果。

　　苹果公司一直致力于无人驾驶技术的研究，其测试车辆已经准备好，不够由于尚未获得加州机动车辆管理局发布的无人驾驶测试许可。苹果公司希望通过这篇论文，对外展示其在无人驾驶技术上的研究成果，希望早日获得许可证。

　　此外，苹果公开了一部分机器学习方面的成果并在博客上发表了论文进行研究分享。苹果公司希望通过此举招揽更多业内人才共同研究。

　　苹果在论文中详细的描述了论文作者Yin Zhou和Oncel Tuzel以及其他研究人员是如何研究出VoxelNet，使VoxelNet能够通过一束激光雷达捕获周围信息，并对信息加以分析推断出物体所属。

　　苹果的这项研究在无人驾驶系统中能够发挥更显著的效果，通过激光雷达传感数据与光学相机、雷达以及其他传感器一同绘制出一幅完整的物体探测图，能够有助于提高无人驾驶车辆的运算效率。