你的无人驾驶汽车还只能在城市里跑，乡村路线麻省理工科学家正在研究

不幸的是，无人驾驶汽车无法发现开放道路的刺激。但是一些麻省理工学院（MIT）的科学家正在努力改变这种状况。

无人驾驶汽车想在复杂的道路中行驶有点困难~（网络图）

无人驾驶汽车无疑是城市居民。将其中一辆依赖GPS和传感器而非人类驾驶员操作的车辆送入科罗拉多山区，就像把曼哈顿的人拖到落基山脉的荒野中，并让他们找到回家的路。目前，自动驾驶汽车严重依赖于其城市环境的复杂精细的3d地图，其中，从街道到路基的所有东西都已被车辆的电脑所知，并与精密的车载传感器配套使用。

在美国，大约有400万英里的公路，其中大约35%的道路都没有铺设，更不用说那些在大都市地区确保自动驾驶汽车的可靠性的电脑极客们的精致细节了。这就是为什么麻省理工学院(MIT)计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员正在努力使这些汽车在没有标记、光线充足的街道和道路上更有能力。甚至完全映射。这个项目被称为“MapLite”，它将为自动驾驶车辆的安全导航铺平道路。

正在研发“MapLite”~（网络图）

MapLite需要基本的GPS数据，就像你在智能手机的地图应用程序中找到的那样，给汽车一个大致的定位。然后，机载激光雷达(它代表光探测和测距)，一种利用脉冲激光束测量周围环境的遥感方法，很容易探测到路面，因为与典型的块状自然地面相比，路面非常平坦。一个惯性测量单元(IMU)传感器将更多的数据添加到混合系统中，系统让汽车在给定的任何时刻都能向前看到大约100英尺(30米)。

换句话说，MapLite允许这些汽车通过传感器单独驱动，使用非常粗糙的地图和GPS数据作为基本指令。激光雷达是各种各样的触角，它标示道路的边缘，并在通往最终目的地的道路上设置“本地”安全点。MapLite不能操纵山路，因为它不能处理海拔的巨大变化，这可能会使系统混乱。但这是要克服的下一个障碍。

机载激光雷达探测前方情况~（网络图）

“我认为，未来的无人驾驶汽车将永远在城市地区使用3d地图，”在一份新闻稿中，一篇关于该系统的论文的主要作者，计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究生特迪·奥特（Teddy Ort）说。“但是，当我们被要求去走一走寻常路的时候，这些车辆就需要像人类一样，在陌生的道路上行驶，这是他们从未见过的。”我们希望我们的工作是朝着这个方向迈出的一步。