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优步近期的自驾车灭亡事务凸显了这项技能还没有做好遍及采纳的筹备。实际环境是，今天的主动驾驶汽车现实上可以靠得住地驾驶的处所其实不多。像google如许的公司只测试他们在重要都会的车队，在那边他们花了无数个小时精心标识表记标帜车道，路缘和泊车标记简直切三维位置。
麻省理工学院计较机科学与人工智能实行室(CSAIL)主任Daniela Rus说：汽车利用这些舆图来领会他们在哪里，和在呈现行人和其他汽车等新停滞时应当做些甚么。 对付密集的三维舆图的需求限定了主动驾驶汽车可以运行的处所。
究竟上，若是你住在数百万英里的美国门路上，这些门路没有铺设，没有光芒或不成靠，那末你就不交运了。这些街道凡是要繁杂很多，流量也要少很多，是以公司不会很快鼓励他们为他们开辟3D舆图。从加利福尼亚州的莫哈韦戈壁到佛蒙特州的怀特山脉，有大量的美国主动驾驶汽车底子没有筹备好。
解决此问题的一种法子是建立足够先辈的体系，以便在没有这些舆图的情 在一个首要的第一步，Rus和CSAIL的同事们开辟了MapLite，这个框架容许主动驾驶汽车在没有3D舆图的环境下驾驶过他们从未去过的门路。
MapLite将您在Google舆图上找到的简略GPS数据与一系列察看门路状态的传感器相连系。同时，这两个元素使得团队可以或许在马萨诸塞州Devens的多条未铺砌的村落门路上自立驾驶，并靠得住地检测跨越100英尺的门路。(作为与丰田钻研所互助的一部门，钻研职员利用丰田普锐斯，他们配备了一系列激光雷达和IMU传感器。)
这类无舆图法子之前没有真正做过的缘由是由于凡是很难到达与具体舆图不异的正确性和靠得住性，CSAIL钻研生Ted線上骰寶,dy Ort说道，他是一名带领者作者在一篇关于该体系的相干论文中。像如许的体系只能经由过程车载传感器举行导航，这表白主动驾驶汽车可以或许现实处置超越科技公司所映照的少数门路的潜力。
该论文将于5月在澳大利亚布里斯班举办的国际呆板人与主动化集会(ICRA)上颁发，由Ort，Rus和博士钻研生Liam Paull配合撰写，他如今是该大学的助理传授。蒙特利尔。
对付主动驾驶汽车所获得的所有前进，与人类比拟，他们的导航技能依然很惨白。斟酌一下你本身若何处处逛逛：若是你想达到一个特定的位置，你可能会将一个地点插入手机，然后在途中偶然盘问一下，好比当你靠近十字路口或高速公路出口时。
可是，若是你像大大都主动驾驶汽车同样穿越世界，那末你在走路的进程中根基上城市盯着你的手机。现有体系依然紧张依靠舆图，仅利用传感器和视觉算法来防止行人和其他汽车等动态物体。
比拟之下，MapLite利用传感器举行导航的方方面面，仅寄托GPS数据来得到汽车位置的大略估量。该体系起首设定终极目标地和钻研职员称之为当地导航方针，其必需在汽车的视线范畴内。然后，它的感知传感器天生达到该点的路径，利用LIDAR估量门路边沿的位置。MapLite可以在没有现实门路标识表记标帜的环境下@经%92124%由%92124%过%92124%程对门%M277A%路@若何比四周区域相对于更平展做出根基假如来做到这一点。
咱们极简主义的画图法子可以在村落门路上实现主动驾驶，利用本地的外观和语义特性，比方泊车位或巷子的存在，Rus说。
该团队开辟了一个参数化的模子体系，这象征着他们描写了一些有些类似的环境。比方，一个模子可能足够遍及，可以肯定在交织路口做甚么，或在特定类型的门路上做甚么。
MapLite与其他无舆图驾驶法子分歧，后者经由过程对来自一组门路的数据举行练习，然后在其他门路长进行测试，更多地依靠于呆板进修。
在一天竣事时，咱们但愿可以或许向汽车扣问在这个交织路口有几多门路归并?奥特说。经由过程利用建模技能，若是体系不起感化或介入变乱，咱们可以更好地舆解为甚么。
MapLite仍有一些局限性。比方，它对付山路来讲还不敷靠得住，由于它没口碑行銷,有斟酌到海拔的光鲜明显变革。作为下一步，该团队但愿扩展车辆可以处置的各类门路。终极，他们巴望让他们的体系到达与映照体系至关的机能和靠得住性程度，但范畴更广。
我想，将来的主动驾驶汽车将老是在都会地域利用三维舆图，奥特说。可是当被请求从人迹罕至的处所动身时，这些车辆在驾驶他们之前从未见过的目生门路时必要和人类同样好。咱们但愿咱们的事情是朝这个标的目的迈出的一步。
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發表於 2019-6-6 18:30:50
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