深度感应功能Apple Car可能不仅限于LiDAR，Apple建议使用红外摄像头的版本以及光脉冲也可以用于检测道路障碍物。

在创建自动驾驶汽车的众多挑战中，可以说最大的挑战是使汽车的自动驾驶系统真正从道路本身获取数据。尽管在准确性，成本和物理要求方面存在很大差异，但仍可以使用多种传感器和系统。

例如，LiDAR是一种可用于深度感测的技术，但由于涉及的部件众多，因此使用起来仍然相对昂贵。通过利用不同系统中更便宜的组件，Apple可以在几乎不花费任何费用的情况下接近LiDAR的精度。

在周二美国专利商标局授予苹果的一项名为“用于物体的检测和范围遥感”的专利中，苹果公司提出了这样一种系统，该系统实际上包括可控光源，计时电路以及用于确定范围。

对于苹果公司的建议，光源可以是垂直腔面发射激光器(VCSEL)，但更有趣的版本是使用近红外光。还使用摄像机来创建监视区域的视频馈送，在后一种情况下可以是红外摄像机。

两种版本都将依赖于定时电路将光脉冲发射到环境中，然后被附近的物体反射并返回到相机。简而言之，通过测量光脉冲返回相机所需的时间，范围确定电路可以计算出被检测物体的距离，从而可以将结果提供给用于自主的其他计算系统。驾驶。

范围确定将使用窗口定时电路来计算，该电路生成对应于光脉冲的多个曝光窗口。窗口内光脉冲的存在将通知范围确定电路该脉冲行进完整距离到对象并返回需要多长时间。

例如，在一个时间窗口中检测到的脉冲可能暗示一个较短的距离，而下一个窗口会将那个距离设置得更大，而在随后的窗口中则具有更长的距离。

使用摄像头时，它可以覆盖广阔的视野，从而可以由系统而不是像LiDAR通常所覆盖的单个点那样监视较大的区域。此外，它还改进了标准摄像机的使用，该摄像机使用上下文，对比度和颜色确定对象放置，作为图像处理的一部分，因为建议的系统仅需要使用检测到的红外光脉冲的存在来确定距离。

建议将该系统与现有的LiDAR设置一起使用，以创建一个混合系统，以不同级别的精度检测物体。该专利中详细介绍的较低精度的光脉冲相机设置可用于生成车辆自主系统感兴趣的区域，然后该区域可告知LiDAR元件应将重点放在其扫描工作上。

实际上，这可以实现整个场景的覆盖，但是在需要进行选定区域的物体检测和测距时具有更高的检测精度。

检测窗口的使用也可以用来提高所提出系统的准确性。在第一波脉冲和曝光窗口之后，系统处理器可以决定第二波可能需要更高的分辨率来监视距离。

为此，可以缩短时间窗口，增加距离可以计算在范围内的范围。

该专利将其发明人列为Richards E. Bills，Micah P. Kalscheur，Evan Cull和Ryan A. Gibbs。

Apple每周都会提交大量专利申请，但是虽然专利申请的存在表明该公司的研发工作受到关注，但并不能保证所描述的概念会出现在未来的产品或服务中。

现有研究

人们普遍认为“ Apple Car”具有某种形式的自动驾驶技术。多年来，该公司一直在加利福尼亚州的特殊测试台上测试其驱动系统，这些车辆主要依赖于连接在汽车外部的LiDAR单元。

2017年，苹果发表了一篇研究论文，解释了其基于LiDAR的3D对象识别如何用于自动驾驶汽车。

与对该主题的广泛研究一样，Apple围绕其提出的技术也获得了许多专利，并随着时间的推移提出了更多的申请。

在2016年，它提出了一种“可自动驾驶系统使用的避免碰撞的多项式障碍物”的方法，以及当年采用的一种新形式的LiDAR映射。还提出了一种“信任”系统来分配将资源分配给特定的数据源，而不是将处理浪费在由板载传感器生成的大量数据上。

还提出了将最新​​建议的系统与其他传感器一起使用的想法，2020年6月的“跨传感器处理管道共享传感器数据”专利提出了如何将不同数据源的处理系统一起堆放在一个管道中的建议。

至于过多的传感器如何出现在最终的Apple Car上，Apple也许可以将其隐藏起来。2019年10月授予的另一项专利提出了将传感器置于汽车车身内的想法，例如其对制造紧凑且便宜的雷达系统的研究。

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