麻省理工学院的MapLite将自动驾驶车辆引入乡村道路

麻省理工学院希望新系统能够帮助自动驾驶车辆安全行驶，即使没有地图。

动驾驶车辆的发展正在如火如荼地进行，包括谷歌在内的公司正在测试全套自动驾驶车辆，但其中一个主要障碍是自动驾驶系统需要环境地图以避免物体，危险和安全驾驶。

必须绘制与驾驶相关的物体，包括停车标志，行人过路处，路缘等，以便自行驾驶的车辆以适当的方式在我们的道路上行动。

仅这一要求限制了自驾车驾驶员到技术公司和汽车制造商正在进行测试并投资创建完整3D地图的主要城镇。

然而，麻省理工学院（MIT）的研究人员希望新的导航系统能够将自动驾驶汽车从城市街道上解放出来。

仅在美国就有数百万英里的道路未铺砌，未被照明，不可靠标记，并且在农村和偏远地区。这些因素阻止自驾车适合在那里驾驶，但麻省理工学院的MapLite是一个可以让这些车辆在新的和未开发的道路上行驶的系统。

优步在自动驾驶汽车测试中发生的致命事故迫使技术公司和监管机构退后一步，重新评估自动驾驶汽车对我们道路的真正意义。

虽然自动驾驶汽车依靠不断的地图扫描和视觉算法来避免碰撞和事故，但麻省理工学院的框架侧重于更多“人”的导航元素。

学术机构的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开发了该框架，该框架用GPS数据和传感器代替3D地图。

MapLite使用您可以通过Google Maps等服务访问的相同GPS数据以及连续监测道路状况的传感器。MapLite依靠GPS获取汽车位置的粗略估计，而LIDAR传感器估计道路边缘的位置。

一个“本地导航目标”被设定为最终的驾驶点，MapLite使用GPS，传感器和有关如何安全到达的基本假设，包括与周围区域相比道路的总体水平和表面。

科学家们说，这些元素的结合使他们能够在马萨诸塞州Devens的各种未铺砌道路上自主驾驶，并且测试车辆能够提前100英尺检测到道路。

麻省理工学院配备了MapLite，LIDAR和IMU传感器的丰田普锐斯进行测试。此外，该团队开发了极简主义模型，供MapLite根据不同情况确定行为 - 例如，如何在交叉路口行驶。

“这种'无地图'方法以前没有真正做过的原因是因为它通常难以达到与详细地图一样的准确性和可靠性，”CSAIL研究生泰迪奥特说，他是第一作者，相关论文。“像这样的系统可以通过车载传感器进行导航，这表明自动驾驶汽车能够实际处理超出科技公司映射的小数量道路的潜力。

科学家们对MapLite的未来以及它如何应用于远离主要城镇的旅行表示乐观。

“我想像未来的自动驾驶汽车总是会在城市地区使用3D地图，”Ort说。“但是当被要求从旅途中撤离的时候，这些车辆在他们以前从未见过的陌生的道路上行驶时需要和人类一样好，我们希望我们的工作朝着这个方向迈出了一步。”

该研究将于本月在澳大利亚布里斯班举行的机器人与自动化国际会议（ICRA）上发布。MapLite项目得到了国家科学基金会和丰田研究计划的部分支持。