麻省理工开发的MapLite软件可提升乡郊地区的自动化驾驶进程

2018年05月11日 09:14 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

尽管许多汽车厂商已经在城市里实现了一定的自动驾驶功能,但其对超详细 3D 地图的依赖,导致了这项技术难以在乡村地区运用。好消息是,麻省理工计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员们,已经开发出了一种可基于传感器输入和简单的 GPS 数据进行导航的自动驾驶软件。这套系统名叫 MapLite,报道称其在测试中展现了很大的潜力。

MapLite uses lidar sensors in combination with an IMU and basic map data to provide self-driving functionality on rural roads.jpg

(配图来自:Argo AI)

出于成本的考虑,地图数据采集企业通常不会将太多资源放在乡郊地区,这里的路灯、标牌和道路指示也都不太理想,对当前大多数自动驾驶汽车来说都是一个挑战。

相对的优势是,乡郊地区的道路往往不太复杂,人口密度也没有城市那么高,意味着软件可以处理更少的讯息。CSAIL 研究生 Teddy Ort 表示:

这种‘无地图’的方法可以说是前所未有,因为要达到同等准确性和可靠性的话,它通常要难得多。

不过可以仅使用车载传感器进行导航的这套系统,表明了自动驾驶汽车能够真正处理超出已绘制数字地图路况的潜力。

MapLite 借助了激光雷达和惯性传感器,来预测车前方 100 英尺的道路状况,并参考基础的 GPS 数据进行检查指导。

与其它复杂系统相比,MapLite 要精简不少,可能是一种加速无人驾驶汽车在城市以外的地方使用的好方法。

当前 CSAIL 正用一辆改装过的丰田普锐斯汽车,在马萨诸塞州的德文斯市展开测试,结果是相当积极的。

尽管 MapLite 仍在开发中,在处理高程变化等情况是还有些问题,但相信随着研究的深入,其有望在不久的将来崭露头角。

[编译自:Cnet]

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