Il MIT sviluppa nuove tecnologie: le auto senza conducente possono anche essere navigate senza mappe: CSAIL, un laboratorio affiliato al MIT, ha equipaggiato la Toyota Prius senza conducente con un nuovo sistema che può essere utilizzato su strade rurali.
Ad oggi, molte auto senza pilota testate su strada hanno fatto affidamento su mappe 3D altamente dettagliate o il sistema ha permesso ai veicoli di navigare in ambienti urbani o autostradali ben caratterizzati, ma la stragrande maggioranza delle strade statunitensi non è stata accuratamente Mappa in mappe tridimensionali o non può fornire in modo affidabile marcature di corsia coerenti, pertanto, il team del MIT presso il Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ha sviluppato un metodo che consente alle auto senza conducente di leggere E prevedere l'ambiente locale, piuttosto che basarsi su dati cartografici 3D.
Teddy Ort, studente laureato CSAIL, ha dichiarato: "Questo modello di 'no-map' non è mai stato provato prima perché spesso è difficile avere l'accuratezza e l'affidabilità delle mappe dettagliate. La navigazione dei sensori di bordo mostra il potenziale delle auto senza conducente in grado di gestire le condizioni stradali al di là delle mappe disegnate dalle società tecnologiche.
I ricercatori hanno redatto un rapporto che descrive il sistema, che sarà presentato alla fine di questo mese alla Conferenza internazionale sulla robotica e l'automazione (ICRA) a Brisbane, in Australia. Per testare il sistema, i ricercatori non erano nessuno La Toyota Prius è equipaggiata con un lidar, sensori e MapLite: questa Prius può "vedere" le condizioni della strada a 30 metri di distanza, guidando con successo su una serie di strade di campagna non asfaltate nel Massachusetts.
I ricercatori hanno affermato nel rapporto: "Ciò significa che può far funzionare l'auto a velocità di oltre 100 chilometri all'ora, e se il metodo può essere parallelizzato e implementato sulla GPU, l'auto può viaggiare più velocemente."
Olt ha spiegato che il loro sistema è diverso dagli altri modelli "senza mappa", che utilizzano l'apprendimento automatico per addestrare il sistema: utilizzano i dati di una serie di strade, quindi verificano i loro modelli e li applicano ad altre strade. Al contrario, MapLite cerca di sviluppare un modello delle condizioni che l'auto senza conducente può incontrare e quindi informa del suo comportamento, che non è molto diverso dal modo in cui i guidatori umani guidano in situazioni familiari.
Olt ha detto: "Alla fine, speriamo di poter fare più domande sulle auto, come" Quante strade vengono unite a questo incrocio? "Utilizzando tecniche di modellazione, se il sistema non funziona o si verifica un incidente, possiamo migliorare Capire perché.
Sebbene un sistema come MapLite possa aprire più direzioni per lo sviluppo di auto senza conducente, ha ancora molta strada da fare prima che venga messo in uso I ricercatori sostengono che i loro sistemi non possono spiegare i cambiamenti di altitudine, quindi ora è impossibile affrontare la strada di montagna. Di ': "Penso che le future auto senza conducente useranno sempre mappe 3D nelle aree urbane: quando stiamo guidando su strade rurali remote, questi veicoli devono essere in grado di rispondere ad esse come se si trovassero su strade strane. Speriamo che i nostri sforzi facciano un grande passo avanti in questa direzione ".