MapLite System kombiniert ein globales Positionierungssystem (unter Verwendung nur die grundlegendsten topographische Karte von der OpenStreetMap), sowie für die Überwachung von Straßenbedingungen und Laser-Radarsensor IMU.
Das System kann die geographische Positionsinformation des Fahrzeugs über GPS erhalten und diese Information verwenden, um das "lokale" Ziel in dem Endziel und das Sichtfeld des Fahrzeugs zu identifizieren. Dann kann dieses Gerät seine On-Board-Sensoren verwenden, um Punkte zum Erreichen dieser Orte zu erzeugen. Der Weg und die Verwendung von Laserradar zur Abschätzung der Straßenkante Dieses System ist vorgefertigt mit einer Anzahl von allgemeinen, parameterbasierten Modellen, die es dem Auto ermöglichen, zu wissen, was an einer Kreuzung oder auf einer speziellen Straße zu tun ist.
Dieses System kann dazu beitragen, zukünftige Unfälle zu verhindern, wie zum Beispiel die jüngsten Todesfälle mit Ubers selbstfahrenden Autos.
Bisher war die eigentliche Prüfung auf der Straße auf einer Reihe von autonomen Fahrzeugen, in der Regel eine gute 3D-Karten beschriftet die Geschwindigkeitsbegrenzung, Spuren und Zeichen zu identifizieren. Aber auf der Straße in den ländlichen Gebieten, haben oft nicht diese Markierungen.
Deshalb entwickelt das MIT CSAIL Team eine Art und Weise autonome Fahrzeuge zu machen, die lokale Umgebung zu erkennen und vorherzusagen, anstatt auf den Kartendaten 3D verlassen.
Teddy Ort, ein Student im Bereich der Informatik und der künstlichen Intelligenz, sagte: "Dieser" mappelige "Ansatz wurde nicht wirklich erreicht, weil es oft schwierig ist, dieselbe Genauigkeit wie eine detaillierte Karte zu erreichen. Sex und Zuverlässigkeit: Systeme wie diese können durch Sensoren an Bord gesteuert werden, was das Potenzial von selbstfahrenden Autos zeigt, mit den wenigen Straßen umzugehen, die Technologieunternehmen nicht gemalt haben. "
Die Forscher entwarfen ein Papier, in dem das System beschrieben wird, das auf der Internationalen Konferenz für Robotik und Automatisierung (ICRA), die Ende diesen Monats in Brisbane, Australien, stattfinden wird, veröffentlicht wird.
Um das System zu testen, wurden sie mit Lidars, Sensoren und MapLite für das selbstfahrende Auto Toyota Prius ausgestattet.Das Prius Auto passierte "Säge" mehr als 10 Fuß (ca. 3 Meter) vor der Straße, mehrere Streifen in Devon, Massachusetts. Unbefestigte Landstraßen werden erfolgreich befahren.
Ott erklärte, dass sich ihr System von anderen "no map" -Methoden unterscheidet, die maschinelles Lernen zum Training des Systems verwenden.
Die Forscher erklärten, dass ihr System mit der sich schnell ändernden Umwelt nicht umgehen könne, so dass es unmöglich sei, auf dem Berg zu navigieren.
Ott sagte: "Ich kann mir vorstellen, dass zukünftige selbstfahrende Autos immer 3D-Karten in städtischen Gebieten verwenden werden, aber wenn wir aufgefordert werden, von abgelegenen Straßen zu starten, müssen diese Fahrzeuge wie Menschen sein, und sie haben sie nie zuvor gesehen. Wir fahren auf einer fremden Straße und hoffen, dass unsere Arbeit ein Schritt in diese Richtung ist. "