据外媒报道，苹果不仅致力于将LiDAR添加到“Apple Car”及其增强现实工作中，而且还致力于让设备更快地利用图像数据。苹果最新公布的三项专利，从“重复点的几何编码（Geometry Encoding of Duplicate Points）”开始，都希望能以最快、最有效的方式压缩和传输大量LiDAR 数据。

（图片来源：patentlyapple.com）

第一项专利旨在分析LiDAR捕获的图像数据，然后寻找可以在不丢失重要信息的情况下减少数据的方法。它很像JPEG，例如，蓝天会被捕获为数千个蓝点。而JPEG处理会有效地将其记录为一个蓝点，并附上说明仍需一千个。

苹果表示：“通过使用八叉树、预测树或其他几何压缩技术，编码器可被配置为能够压缩点的空间信息，这些点被包含三维（3D）体积内容中。对于3D空间中相同或相似位置的3D立体内容点而言，例如重复点，可以使用重复点计数发出信号。该重复点计数可能并不是用于在预测树中明确信号（重复）的空间信息，而是作为举例说明。”

本专利部分申请涉及到如何计算这种压缩，还有一部分是关于系统如何解释压缩并产生更完整的结果。专利申请中介绍到：“各种类型的传感器，例如光探测和测距（LIDAR）系统、3-D摄像头、3-D扫描仪等，可以捕获指示三维空间中点位置的数据，例如在X、Y和Z坐标的具体位置。”此外，除了各个点的空间信息外，此类系统还可以进一步捕获属性信息，例如颜色信息（如RGB值）、强度属性、反射率属性、运动相关属性、模态属性或各种其他属性。”

“但问题是，包含所有这些数据的‘点云’可能包括数千个点、数十万个、数百万个，甚至更多。此类海量数据可能包含大量数据，因此存储和传输会既昂贵又耗时。”因此，任何减少需要发送信息的建议都会加快系统的响应速度。

专利中还介绍到：“例如，搭载LIDAR系统、3-D摄像头或3-D扫描仪的车辆可能会在由LIDAR系统、3-D摄像头或3-D扫描仪捕获的点云中包含车辆的方向和速度。”

苹果指出：“在某些实施例中，除了LIDAR系统、3-D摄像头、3-D扫描仪等外，其他传感器可能也会捕获要包含在点云中的属性信息。”例如，在一些实施例中，陀螺仪或加速度计可以捕获运动信息。该运动信息将作为与点云的一个或多个点相关联的属性，被涵盖在点云中。

例如，当捕捉到车辆视野中的点时，运动信息可以被包括在点云中，其中点云包括捕捉到的点以及与捕捉点时车辆状态相对应的关联运动信息。