大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車需要復(fù)雜的手工標(biāo)記地圖

優(yōu)步最近的自駕車死亡事件凸顯了這項(xiàng)技術(shù)尚未做好廣泛采用的準(zhǔn)備。一個(gè)原因是，自動(dòng)駕駛汽車實(shí)際上可以駕駛的地方并不多。像谷歌這樣的公司只測試他們?cè)谥饕鞘械能囮?duì)，他們花了無數(shù)個(gè)小時(shí)精心標(biāo)記車道，路緣，斜坡和停車標(biāo)志的精確3D位置。

事實(shí)上，如果你住在數(shù)百萬英里的美國道路上，這些道路未鋪砌，沒有光線或不可靠的標(biāo)記，那你就不走運(yùn)了。這些街道通常要復(fù)雜得多，流量也要少得多，因此公司不太可能很快為他們開發(fā)3D地圖。從加利福尼亞州的莫哈韋沙漠到佛蒙特州的懷特山脈，有大量的美國自動(dòng)駕駛汽車根本沒有準(zhǔn)備好。

解決此問題的一種方法是創(chuàng)建足夠先進(jìn)的系統(tǒng)，以便在沒有這些地圖的情 麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)的一個(gè)重要的第一步是開發(fā)MapLite，這是一個(gè)新的框架，允許自動(dòng)駕駛汽車在沒有3D地圖的情況下在以前從未進(jìn)行過的道路上行駛。

MapLite將您在Google地圖上找到的簡單GPS數(shù)據(jù)與一系列觀察道路狀況的傳感器相結(jié)合。同時(shí)，這兩個(gè)元素使得團(tuán)隊(duì)能夠在馬薩諸塞州Devens的多條未鋪砌的鄉(xiāng)村道路上自主駕駛，并提前可靠地探測到超過100英尺的道路。(作為與豐田研究所合作的一部分，研究人員使用豐田普銳斯，他們配備了一系列激光雷達(dá)和IMU傳感器。)

“這種'無地圖'方法以前沒有真正做過的原因是因?yàn)橥ǔ：茈y達(dá)到與詳細(xì)地圖相同的準(zhǔn)確性和可靠性，”CSAIL研究生泰迪奧特說道。作者在一篇相關(guān)論文中。“像這樣的系統(tǒng)只能通過車載傳感器進(jìn)行導(dǎo)航，這表明自動(dòng)駕駛汽車能夠?qū)嶋H處理超出科技公司所映射的少數(shù)道路的潛力。”

該論文將于5月在澳大利亞布里斯班舉行的國際機(jī)器人與自動(dòng)化會(huì)議(ICRA)上發(fā)表，由麻省理工學(xué)院教授Daniela Rus和博士研究生Liam Paull共同撰寫，他現(xiàn)在是該大學(xué)的助理教授。蒙特利爾。

這個(gè)怎么運(yùn)作

對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車所取得的所有進(jìn)步，與人類相比，他們的導(dǎo)航技術(shù)仍然顯得蒼白無力?？紤]一下你自己如何解決：如果你想到達(dá)一個(gè)特定的位置，你可能會(huì)將一個(gè)地址插入你的手機(jī)，然后偶爾在途中查詢它，比如當(dāng)你接近十字路口或高速公路出口時(shí)。

但是，如果你像大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車一樣穿越世界，那么你走路的時(shí)候基本上都會(huì)盯著你的手機(jī)?，F(xiàn)有系統(tǒng)仍然嚴(yán)重依賴地圖，僅使用傳感器和視覺算法來避免行人和其他汽車等動(dòng)態(tài)物體。

相比之下，MapLite使用傳感器進(jìn)行導(dǎo)航的各個(gè)方面，僅依靠GPS數(shù)據(jù)來獲得汽車位置的粗略估計(jì)。該系統(tǒng)首先設(shè)定最終目的地和研究人員稱之為“本地導(dǎo)航目標(biāo)”，該目標(biāo)必須在汽車的視野范圍內(nèi)。然后，它的感知傳感器生成到達(dá)該點(diǎn)的路徑，使用LIDAR估計(jì)道路邊緣的位置。MapLite可以在沒有實(shí)際道路標(biāo)記的情況下通過對(duì)道路如何比周圍區(qū)域相對(duì)更平坦做出基本假設(shè)來做到這一點(diǎn)。

“我們極簡主義的繪圖方法可以在鄉(xiāng)村道路上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，使用當(dāng)?shù)氐耐庥^和語義特征，例如停車位或小路的存在，”Rus說。

該團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)“參數(shù)化”的模型系統(tǒng)，這意味著他們描述了一些有些相似的情況。例如，一個(gè)模型可能足夠廣泛，可以確定在交叉路口做什么，或者在特定類型的道路上做什么。

MapLite與其他無地圖駕駛方法不同，后者通過對(duì)來自一組道路的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后在其他道路上進(jìn)行測試，更多地依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)。

“在一天結(jié)束時(shí)，我們希望能夠向汽車詢問'這個(gè)交叉路口有多少道路合并?'”Ort說。“通過使用建模技術(shù)，如果系統(tǒng)不起作用或參與事故，我們可以更好地理解原因。”

MapLite在很多方面仍然受到限制。對(duì)于山路來說，它還不夠可靠，因?yàn)樗鼪]有考慮到海拔的劇烈變化。作為下一步，該團(tuán)隊(duì)希望擴(kuò)大車輛可以處理的各種道路。最終，他們渴望讓他們的系統(tǒng)達(dá)到與映射系統(tǒng)相當(dāng)?shù)男阅芎涂煽啃运?，但范圍更廣。

“我想，未來的自動(dòng)駕駛汽車將始終在城市地區(qū)使用3D地圖，”奧特說。“但是當(dāng)被要求從人跡罕至的地方出發(fā)時(shí)，這些車輛在駕駛他們以前從未見過的陌生道路時(shí)需要和人類一樣好。我們希望我們的工作是朝著這個(gè)方向邁出的一步。”