自动驾驶汽车无疑是城市居民的。寄这些车辆,依靠全球定位系统(GPS)和传感器,而不是人类司机操作,到科罗拉多山脉的类似于每周日终身曼哈顿人到落基山脉的荒野,告诉他们找到回家的路。目前,自动驾驶汽车严重依赖于繁复的3 d地图的都市风尚的环境中,从大街小巷限制放置在已知车辆的计算机和搭配复杂的机载传感器。
大约有400万英里的公路,在美国大约35%的人甚至不了,更不用说在精致的细节映射计算机极客确保无人驾驶汽车的可靠性在大都市地区。这就是为什么麻省理工学院(MIT)研究计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)正在努力让这些街道和道路上汽车更有能力不显著,明亮……甚至真正的映射。的项目被称为MapLite,并可能帮助,为未来车辆自动导航更安全。
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MapLite需要基本的GPS数据,就像你会发现在你的智能手机上的地图应用,给汽车的一个粗略的位置。然后,机载激光雷达(光探测和测距),使用脉冲激光光束的遥感方法调查的直接环境,很容易检测到路面,因为路很典型的块状天然地面持平。惯性测量单元(IMU)传感器添加更多的数据,和完全,系统让车看到前方大约100英尺(30米)在任何给定的时刻。
换句话说,MapLite允许驾驶这些车仅通过传感器,使用非常粗略的地图和GPS数据的基本指令。激光雷达作为一种试探,表示道路边缘和燃放“本地”安全点在路上看到其最终目的地。MapLite不能机动山路还因为它不能处理大仰角的变化可以迷惑系统。但接下来的障碍要克服。
“我想象未来的无人驾驶汽车将总是让一些三维地图的使用在城市地区,”泰迪支持CSAIL的研究生说,作者在论文的系统在一份新闻稿中”。但是,当要求走一趟不走寻常路,这些车辆将需要和人类一样在陌生的道路上驾驶,他们从来没有见过的。我们希望我们的工作是朝这个方向迈出的一步,”
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