MIT는 새로운 기술을 개발 : 무인 자동차를지도 할 수있는지도 않고 : 기술 연구소의 매사 추세 츠 공과 대학을 도요타 프리우스 시골 도로에서 구동 될 수있는 새로운 시스템이 장착되어 CSAIL의 무인 아래?
지금까지, 또는 자동차를 운전 실제 도로에서 테스트의 숫자가 매우 상세한 3D지도를 의존 또는 네비게이션 시스템은 도로 표지판 도시 또는 환경에 차량을 허용하지만, 미국 도로의 대부분이 정확하게되지 않았습니다 세 D지도에 그려, 또는 안정적으로 일관 차선 표시를 제공 할 수 없습니다. 따라서 MIT 컴퓨터 과학 인공 지능 연구소 (CSAIL) 연구팀은 독서의 무인 차량 할 수있는 방법을 개발 3D지도 데이터를 사용하는 대신 지역 환경을 예측합니다.
CSAIL 대학원생 테디 오트 (Teddy Ort)는 다음과 같이 말했습니다 : '이'노맵 '모델은 이전에 한번도 시도한 적이 없었습니다. 세부 맵의 정확성과 신뢰성을 확보하기가 종종 어려웠 기 때문에 이러한 시스템은 차량용 센서를 탐색하면 기술 회사가 작성한지도를 넘어 도로 상황을 처리 할 수있는 무인 자동차의 잠재력을 알 수 있습니다.
연구자들은이 시스템을 설명하는 보고서 초안을 작성했으며이 시스템은 이달 말 호주 브리즈번에서 개최되는 ICRA (International Conference on Robinics and Automation)에서 제출 될 예정이다. 도요타 프리우스를 운전하는 사람들은 성공적으로 비포장 시골 길 매사추세츠 고속도로의 여러에서 운전, 도로 앞 30m를 '볼'수있는 레이저 레이더, 센서 및 MapLite. 프리우스가 장착되어 있습니다.
연구원은 보고서에서 다음과 같이 설명했다. "이것은 자동차가 시속 100 킬로미터 이상의 속도로 달릴 수 있다는 것을 의미하며,이 방법을 병렬화하여 GPU에 구현할 수 있다면 차가 더 빨리 여행 할 수 있습니다."
Olt은 자신의 시스템이 기계 학습을 사용하여 시스템을 교육하는 다른 '지도가없는'모델과도 다르다는 것을 설명했으며 도로 세트의 데이터를 사용하여 패턴을 테스트하고 다른 도로에 적용합니다. 대조적으로, MapLite는 운전자가없는 자동차가 마주 칠 수있는 조건의 모델을 개발하려고 시도하고, 운전자가 친숙한 상황에서 운전하는 것과 크게 다르지 않은 행동을 알려줍니다.
Olt는 다음과 같이 말했습니다 : "결국이 교차로에서 몇 개의 도로가 병합되고 있는지와 같은 자동차에 대해 더 많은 질문을 할 수 있기를 바랍니다. 모델링 기술을 사용하여 시스템이 작동하지 않거나 사고가 발생하면 더 나은 서비스를 제공 할 수 있습니다. 이유를 이해하십시오. '
MapLite와 같은 시스템이 운전자가없는 자동차 개발을위한 더 많은 방향을 제시 할 수는 있지만 아직 사용하기 전에 갈 길이 멀다. 연구원들은 자신의 시스템이 고도 변화를 설명 할 수 없으므로 이제는 산악 도로에 대처할 수 없다고 주장한다. 다음과 같이 말합니다. "미래의 무인 자동차는 항상 도시 지역에서 3D지도를 사용합니다. 원격 시골 길에서 운전할 때이 차량은 이상한 도로에있는 것처럼 응답 할 수 있어야합니다. 우리는 우리의 노력이이 방향에 큰 걸음을 내딛길 바랍니다. "