Les deux chercheurs y déclarent avoir obtenu des « résultats très encourageants » en employant juste un Lidar, plutôt que de devoir compter sur une combinaison de LiDAR, de radar et de caméras. Le système « VoxelNet » divise l’espace en nuages de points, qui sont ensuite regroupés selon leur mouvement pour déterminer le volume et la vitesse déplacement des éléments. Les données sont alors traitées par le logiciel qui se charge d’en déterminer le genre.
Jusqu’à présent, le système « VoxelNet » n’a été testé que sur des simulations sur ordinateur, mais s’il s’avérait viable dans le monde réel, il pourrait considérablement simplifier la technologie nécessaire pour un véhicule entièrement autonome. À l’heure actuelle, la plupart des solutions proposées par les fabricants reposent sur plusieurs capteurs pour identifier complètement ce qui se passe sur la route autour d’un véhicule autonome.
La place du système Voxelnet dans les plans d’Apple est loin d’être claire, en grande partie parce que Apple n’a pas encore confirmé qu’il avait effectivement des projets dans l’automobile. La raison pour laquelle Apple a décidé de rendre public le système « VoxelNet » est de plus inhabituelle.
Obtenir des réactions de la communauté scientifique pourrait aider Apple à accélérer son développement qui accuse un certain retard sur Waymo. La filiale d’Alphabet gère déjà plus de 100 prototypes autonomes sur les routes publiques, y compris des Chrysler Pacific Hybrid utilisées pour un programme pilote de covoiturage à Phoenix.
Source : Apple, Autonews, Reuters
Source photo : Apple
