MIT開發新技術: 無人駕駛汽車沒有地圖也能導航圖: 麻省理工學院下屬實驗室CSAIL為無人駕駛的豐田普銳斯配備了可在鄉村道路上行駛的新系統?
到目前為止, 許多在實際道路上測試的無人駕駛汽車要麼依賴高度詳細的3D地圖, 要麼系統允許車輛在路標明確的城市或公路環境中導航. 但是絕大多數的美國公路都還沒有被精確地繪製成三D地圖, 或者無法可靠地提供一致的車道標記. 因此, 麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)的研究小組開發了一種方法, 可以讓無人駕駛汽車能夠閱讀和預測當地的環境, 而不是依賴於3D地圖數據.
CSAIL研究生泰迪·奧爾特 (Teddy Ort) 說: '這種 '無地圖' 模式以前沒人嘗試過, 因為它通常很難擁有詳細地圖那樣的準確性和可靠性. 像這樣的系統可以在車載感測器上進行導航, 這顯示出無人駕駛汽車的潛力, 它能夠應對超出科技公司所繪製地圖的道路情況. '
研究人員起草了一份報告用以描述這套系統, 它將於本月晚些時候在澳大利亞布裡斯班舉行的國際機器人與自動化會議(ICRA) 上提交. 為了測試這套系統, 研究人員為無人駕駛的豐田普銳斯配備了雷射雷達, 感測器以及MapLite. 這款普銳斯能夠 '看到' 前方30米遠的路況, 成功地在麻薩諸塞州多條未鋪設公路的鄉村道路上行駛.
研究人員在報告中稱: '這意味著, 它可以使汽車以超過100公裡的時速行駛, 而且如果該方法能夠並行化, 且在GPU上實現的話, 汽車行駛的速度可能會更快. '
奧爾特解釋說, 他們的系統也不同於其他 '無地圖' 模式, 後者使用機器學習來訓練系統. 它們使用來自一組道路的數據, 然後對其模式進行測試, 並應用到其他道路上. 相反, MapLite嘗試開發無人駕駛汽車可能遇到的情況的模型, 然後告知它的行為, 這與人類駕駛員在熟悉場景中駕駛的方式沒有太大不同.
奧爾特表示: '最終, 我們希望能夠問汽車更多問題, 比如 '在這個十字路口有多少條道路正在合并?' 通過使用建模技術, 如果系統不工作或發生事故, 我們可以更好地理解原因. '
雖然像MapLite這樣的系統可以為無人駕駛汽車的發展開闢更多方向, 但它距離投入使用依然任重道遠. 研究人員稱, 他們的系統無法解釋海拔高度的變化, 所以現在無法應付山路. 奧爾特稱: '我認為未來的無人駕駛汽車將永遠在城市地區使用3D地圖, 而當我們在鄉村偏僻道路上行駛時, 這些車輛就需要像人類在陌生道路上行駛一樣, 能夠自己做出應對, 我們希望我們的努力朝著這個方向邁出了一大步. '