自动驾驶汽车无疑是城市人民。将其中一辆依靠GPS和传感器而不是人类驾驶员进行操作的车辆中的一辆，类似于将终身的曼哈顿人送入落基山的野外，并告诉他们回家。目前，自动驾驶汽车在很大程度上依赖于精美的环境的复杂的3-D地图，其中从街道通道到路缘布置的所有内容都已经知道车辆的计算机已知，并与精致的板载传感器配对。
美国大约有400万英里的道路，其中约35％甚至没有铺好，更不用说计算机极客的精美细节映射，这些怪胎确保了大都市地区的自动驾驶汽车的可靠性。这就是为什么马萨诸塞州理工学院（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未标记，光线充足的街道和道路上更有能力...甚至真正映射到全部。这项目称为Maplite，并且可能会有所帮助，铺平了未来，以使自动车辆更安全地导航。
广告
Maplite需要基本的GPS数据，就像您在智能手机的映射应用程序上发现的那样，使汽车对其位置有一个粗略的了解。然后，板上的发光仪（代表光检测和范围），这是一种遥感方法，它使用脉冲激光束来调查周围的周围环境，很容易检测到路面，因为与典型的块状自然地面相比，道路非常平坦。惯性测量单元（IMU）传感器为混合物添加了更多数据，并且系统使汽车在任何给定时刻都可以看到大约100英尺（30米）。
换句话说，Maplite允许这些汽车单独通过传感器驾驶，使用非常粗糙的地图和GPS数据进行基本说明。激光雷达是各种感觉，表示道路边缘并出发前往“本地”安全点它在通往最终目的地的路上看到。Maplite还不能操纵山地道路，因为它无法处理可能困惑系统的高程变化。但这是下一个要克服的障碍。
Csail研究生Teddy Ort说：“我想未来的自动驾驶汽车将始终使用3D地图。”，在新闻稿中”但是，当被要求从人迹罕至的路上旅行时，这些车辆将需要像人类一样在他们从未见过的陌生道路上开车。
广告
