英国のケンブリッジコンサルタンツは、カメラと低解像度のLiDAR（ライダー、Light Detection and Ranging）から物体までの距離を高精度に予測するセンサーフュージョン技術を開発したと発表した。高解像度なLiDARのデータがなくても深度予測ができる。車両の周囲の3次元点群データを低コストなセンサーでも作成しやすくなることから、自動運転システムのコスト低減につながるとしている。開発技術は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や完全畳み込みニューラルネットワーク（FCN、Fully Convolutional Neural Network）、転移学習、深度予測パフォーマンスの最適化などを融合した新しいアーキテクチャだという。
カメラと低解像度LiDARで高精度な深度予測、開発コストは7割削減（＠IT MONOist）