एमआईटी नई प्रौद्योगिकियों को विकसित करता है: ड्राइवरों के बिना चालक रहित कारों को भी नेविगेट किया जा सकता है: एक एमआईटी-संबद्ध प्रयोगशाला सीएसएएल, एक नई प्रणाली के साथ चालक रहित टोयोटा प्रियस से लैस है जिसका उपयोग ग्रामीण सड़कों पर किया जा सकता है।
आज तक, सड़क पर परीक्षण की गई कई मानव रहित कारों ने या तो अत्यधिक विस्तृत 3 डी मानचित्रों पर भरोसा किया है या सिस्टम ने वाहनों को अच्छी तरह से चिह्नित शहरी या राजमार्ग वातावरण में नेविगेट करने की अनुमति दी है। हालांकि, अमेरिकी सड़कों का विशाल बहुमत सटीक नहीं रहा है तीन-डी मानचित्रों में मानचित्र, या विश्वसनीय लेन चिह्नों को विश्वसनीय रूप से प्रदान नहीं कर सकते हैं। इसलिए, कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (सीएसएएल) में एमआईटी टीम ने एक तरीका विकसित किया है जो चालक रहित कारों को पढ़ने की अनुमति देता है और 3 डी मानचित्र डेटा पर निर्भर रहने के बजाय स्थानीय पर्यावरण की भविष्यवाणी करना।
सीएसईएल के स्नातक छात्र टेडी ऑर्ट ने कहा: 'यह' नो-मैप 'मॉडल पहले कभी नहीं किया गया है क्योंकि विस्तृत मानचित्रों की सटीकता और विश्वसनीयता होना अक्सर मुश्किल होता है। इस तरह की प्रणालियों ऑन-वाहन सेंसर पर नेविगेट करने से ड्राइवर रहित कारों की संभावना दिखाई देती है जो प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा तैयार किए गए मानचित्रों से परे सड़क की स्थिति को संभाल सकती हैं।
शोधकर्ताओं ने प्रणाली का वर्णन करने वाली एक रिपोर्ट तैयार की, जिसे इस महीने के अंत में ब्रिस्बेन, ऑस्ट्रेलिया में रोबोटिक्स एंड ऑटोमेशन (आईसीआरए) पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया जाएगा। सिस्टम का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ता कोई नहीं थे टोयोटा प्रियस एक लिडर, सेंसर और मैपलाइट से लैस है। यह प्रियस मैसाचुसेट्स में कई अनदेखी देश की सड़कों पर सफलतापूर्वक ड्राइविंग, 30 मीटर आगे सड़क की स्थिति देख सकता है।
शोधकर्ताओं ने रिपोर्ट में कहा: 'इसका मतलब यह है कि यह कार प्रति घंटे 100 किलोमीटर की गति से चल सकती है, और अगर विधि को जीपीयू पर समांतर और लागू किया जा सकता है, तो कार तेजी से यात्रा कर सकती है।'
ओर्टेगा ने बताया कि उनके सिस्टम भी अन्य 'कोई नक्शा' मोड है, जो प्रणाली वे सड़क के एक समूह से डेटा का उपयोग करें। प्रशिक्षित करने के लिए, और उसके बाद अपने मॉडल का परीक्षण, और अन्य सड़क पर लागू मशीन सीखने का उपयोग करता है से अलग है इसके बजाय, MapLite प्रयास मानव रहित कार स्थितियों कि का सामना करना पड़ा हो सकता है के विकास के मॉडल के लिए, और फिर अपने व्यवहार है, जो मानव चालक एक परिचित दृश्य मोड में ड्राइविंग से बहुत अलग नहीं है को सूचित करें।
ओर्टेगा ने कहा: कैसे इस तरह से कई चौराहे, मॉडलिंग तकनीकों के उपयोग के माध्यम विलय कर रहे हैं 'यदि सिस्टम काम नहीं करता है या दुर्घटना, हम बेहतर कर सकते हैं' अंततः, हम निम्न प्रकार के प्रश्नों से ज्यादा कारों, पूछने के लिए सक्षम होने की आशा '? क्यों। '
हालांकि MapLite जैसी प्रणालियों मानव रहित वाहनों के विकास के लिए और अधिक दिशा खोल सकते हैं, लेकिन यह अभी भी लंबे समय से चले जाओ और उपयोग में लाना तरीका है। शोधकर्ताओं का कहना है अपने सिस्टम ऊंचाई में परिवर्तन व्याख्या नहीं कर सकते, तो यह पहाड़ के साथ सामना नहीं कर सकते। ऊर्ट उन्होंने कहा: 'मुझे लगता है चालक रहित कारों के भविष्य कभी शहरी क्षेत्रों में 3 डी नक्शे का उपयोग करेगा, और जब हम एक दूरस्थ ग्रामीण सड़क पर यात्रा, इन वाहनों की जरूरत है, इंसानों की तरह, अपरिचित सड़कों पर ड्राइविंग की तरह से निपटने के लिए अपने स्वयं के कर सकते हैं, हम चाहते हैं कि उम्मीद है कि इस दिशा में हमारे प्रयासों को एक बड़ा कदम। '