MIT无人车新突破:不需要地图也能在“乡野小道”上自动行驶

翻译 | 林椿眄

编辑 | 阿司匹林

出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100)

对于无人车来说,想要挑战那些偏僻的道路是极其困难的一件事。目前的自动驾驶汽车需要依靠高清的车道标记以及详细的 3D 地图,以保证驾驶的安全性。这也是为什么这个领域绝大多数的主要玩家都选择避开那些无名的乡村道路,而更偏爱于在郊区和城市道路上进行无人驾驶的测试。

来自麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室( CSAIL)的研究人员开发了一种全新的系统 MapLite,这种系统允许无人车在不依赖 3D 地图的情况下,在未知的道路上驾驶。此外,该系统还能将 Google 地图上的 GPS 数据与一系列传感器收集到的路况信息结合起来。

该研究团队与丰田研究院合作,在丰田的普锐斯车上装备了一系列的 LIDAR 和 IMU 传感器,然后在 Massachusetts Devens 的多条乡村道路上进行无人驾驶的测试。在测试过程中,该系统能够准确地监测到 100 英尺以外的道路信息。

视频内容

“我们的无人车懂得如何利用这些地图来获取所处的位置信息,并能在行人和其他汽车等新障碍出现时采取正确的措施。” MIT CSAIL 的主任 Daniela Rus 在一份声明中表示, “对密集的 3D 地图的需求限制了无人车所能普及的范围。”

MIT 解释了他们的系统为何不需要依赖 3D 地图:

MapLite 使用车载传感器进行全方位的导航,仅仅依靠 GPS 数据就能粗略地获取汽车所处的位置。开始时,该系统会先设定最终目的地以及所谓的 “局部导航目标 (Local Navigation Goal)” ,该目标必须在无人车的视野范围内。然后,通过系统配备的感知传感器自动生成一条通往目标的路径,并使用 LIDAR 来估计道路边缘的位置。如此,MapLite 可以不依赖 3D 地图,在没有实际道路标记的情况下,通过对道路及其周围区域的平坦度对比假设,保证无人驾驶车的运行。

如果 MIT 研发的 MapLite 系统最终走向商业化,那么这将完成特朗普政府的一项任务:偏避地区的居民也能从无人驾驶的安全性中受益。

去年,美国秘书长 Elaine Chao 在底特律的车展会上时曾说到,“汽车行业必须确保自动驾驶汽车的优势能够帮助、改善农村社区居民的生活,而不仅仅只是局限在城市地区。

那么问题来了:在农村地区,自动驾驶汽车的应用前景在哪呢?像 Waymo 和通用汽车这种技术领先的公司正在努力推广商业化的出行服务。短时间内,Robotaxis (机器人出租车) 被视为是普及自动化技术的最佳方式。

无人驾驶的应用可能会为制造商带来最大化的利润。但是在乡村地区,这种商业化的打车出行服务并不能真正落地,就像 Uber 或 Lyft 这样的公司也无法在这些地区立足。如果能够证明自动驾驶汽车的安全性比人为驾驶汽车的安全性高一个数量级的话,那么我们可能会看到更强大的推动力,来推动该行业的发展并将其能力扩展到所有社区。

作者:Andrew J. Hawkins 原文链接: https://www.theverge.com/2018/5/13/17340494/mit-self-driving-car-unmapped-country-rural-road

本文由AI科技大本营编译

原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2018-05-15

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