MIT desarrolla nuevas tecnologías: los automóviles sin conductor también se pueden navegar sin mapas: CSAIL, un laboratorio afiliado al MIT, equipó el Toyota Prius sin conductor con un nuevo sistema que se puede usar en caminos rurales.
Hasta el momento, una serie de pruebas en un camino real de conducir coches o dependen mapas muy detallados en 3D o sistema de navegación permite al vehículo a la ciudad señalizada carretera o el medio ambiente, pero la gran mayoría de las carreteras estadounidenses no han sido correctamente dibujado en tres mapa D, o no puede proporcionar de forma fiable las marcas del carril consistentes. por lo tanto, el equipo del MIT Ciencia y laboratorio de Inteligencia artificial equipo de investigación (CSAIL) desarrollaron un método que permite vehículo no tripulado capaz de leer y predecir el medio ambiente local, en lugar de confiar en los datos de los mapas 3D.
El estudiante graduado de CSAIL Teddy Ort dijo: "Este modelo 'no-map' nunca se ha probado antes porque a menudo es difícil tener la precisión y fiabilidad de los mapas detallados. La navegación en los sensores del vehículo muestra el potencial de los automóviles sin conductor que pueden manejar las condiciones de la carretera más allá de los mapas trazados por las compañías de tecnología.
Los investigadores redactaron un informe que describe el sistema, que se presentará a finales de este mes en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización (ICRA) en Brisbane, Australia. Para probar el sistema, los investigadores fueron ninguno El Toyota Prius está equipado con un lidar, sensores y MapLite. Este Prius puede "ver" las condiciones de la carretera 30 metros más adelante, conduciendo con éxito en varios caminos rurales sin pavimentar en Massachusetts.
Los investigadores afirmaron en el informe: "Esto significa que puede hacer que el automóvil funcione a velocidades de más de 100 kilómetros por hora, y si el método se puede paralelizar e implementar en la GPU, el automóvil puede viajar más rápido".
Olt explicó que su sistema también es diferente de otros modelos "sin mapas", que utilizan aprendizaje automático para entrenar el sistema. Utilizan datos de un conjunto de carreteras, luego prueban sus patrones y los aplican a otras carreteras. Por el contrario, MapLite trata de desarrollar un modelo de las condiciones que el automóvil sin conductor puede encontrar y luego le informa de su comportamiento, que no es muy diferente de la forma en que los conductores conducen en situaciones familiares.
Olt dijo: 'Al final, esperamos poder hacer más preguntas sobre automóviles, como' ¿Cuántas carreteras se están fusionando en este cruce? 'Al usar técnicas de modelado, si el sistema no funciona o si ocurre un accidente, podemos mejorar Comprende por qué.
Aunque un sistema como MapLite puede abrir más direcciones para el desarrollo de automóviles sin conductor, todavía queda un largo camino por recorrer antes de que se ponga en uso. Los investigadores afirman que sus sistemas no pueden explicar los cambios de altitud, por lo que ahora es imposible hacer frente al camino de montaña. Diga: "Creo que los futuros automóviles sin conductor siempre usarán mapas tridimensionales en áreas urbanas. Cuando conducimos en carreteras rurales remotas, estos vehículos deben ser capaces de responder a ellos como si estuvieran en carreteras extrañas. Esperamos que nuestros esfuerzos den un gran paso en esta dirección ".