如何讓自動駕駛汽車在沒有路標和車道線的鄉村道路上行駛，麻省理工學院最近給出了答案。麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）開發了一種全新的系統，允許自動駕駛汽車在沒有地圖的情況下在道路上行駛。該系統名為MapLite，將簡單的GPS數據與一系列傳感器相結合，用于收集路況。
作為一輛合格的自動駕駛汽車，你必須時刻掌握“我是誰？我在哪里？我在做什么？”不難理解“我是什么”，這也是自動駕駛汽車應該具備的最基本的素質，但要知道“我在哪里”就不那么容易了，并且在農村道路上實現高精度定位更加困難。如何掌握“我在做什么”就更難了。自動駕駛汽車必須做到前兩點，才能知道“我在做什么”。麻省理工學院創建的這一新系統的意義在于讓自動駕駛汽車在鄉村道路上完成最后兩點。
無獨有偶，特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克也對車道線斷裂表示不滿。他認為，不清晰的車道線經常會導致特斯拉的駕駛員輔助系統出現混亂，從而增加事故風險。
麻省理工學院設計的MapLite填補了自動駕駛應用場景的空白，也讓自動駕駛從L4級向L5級邁出了一步。那么這個系統的工作原理是什么呢？
MapLite使用傳感器進行導航，并依靠GPS數據來獲得汽車位置的粗略數據。首先，系統會設置兩個值，一個是最終目的地，另一個是“本地導航目標”。本地導航目標應在汽車傳感器的檢測范圍內，傳感器收集的數據將用于生成路徑，激光雷達負責估計道路邊緣的位置。值得注意的是，MapLite不依賴任何路標。只要它能感覺到周圍的顛簸，它就知道如何畫出一條相對平坦的道路。
事實上，一些公司一直在研究使用深度學習技術來實現無路標或標志的自動駕駛。例如，當道路被暴風雪掩埋時，如何使用深度學習讓車輛自動確定合適的行駛路徑。與麻省理工學院的技術相比，深度學習技術實現的自動駕駛可以更接近真實駕駛員的駕駛習慣和感受。然而，深度學習技術也有一個巨大的缺點，那就是首先必須有大量的數據供計算機學習，而如何積累這些數據是測試主要制造商的一個大問題。根據麻省理工學院的愿景，最終目標是使MapLite商業化。在去年的底特律車展上，美國交通部長趙小蘭表示：“讓自動駕駛汽車進入農村地區非常重要。我們也希望自動駕駛技術惠及農村地區。”這顯然是對這項技術商業化的一大推動。但現實仍然相當殘酷。目前，農村地區對自動駕駛技術的需求遠小于城市，因此很難在短時間內在農村地區普及自動駕駛技術。如何讓自動駕駛汽車在沒有路標和車道線的鄉村道路上行駛，麻省理工學院最近給出了答案。麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）開發了一種全新的系統，允許自動駕駛汽車在沒有地圖的情況下在道路上行駛。該系統名為MapLite，將簡單的GPS數據與一系列傳感器相結合，用于收集路況。
作為一輛合格的自動駕駛汽車，你必須時刻掌握“我是誰？我在哪里？我在做什么？”不難理解“我是什么”，這也是自動駕駛汽車應該具備的最基本的素質，但要知道“我在哪里”就不那么容易了……
手機定位，在農村道路上實現高精度定位更是難上加難。如何掌握“我在做什么”就更難了。自動駕駛汽車必須做到前兩點，才能知道“我在做什么”。麻省理工學院創建的這一新系統的意義在于讓自動駕駛汽車在鄉村道路上完成最后兩點。
無獨有偶，特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克也對車道線斷裂表示不滿。他認為，不清晰的車道線經常會導致特斯拉的駕駛員輔助系統出現混亂，從而增加事故風險。
麻省理工學院設計的MapLite填補了自動駕駛應用場景的空白，也讓自動駕駛從L4級向L5級邁出了一步。那么這個系統的工作原理是什么呢？
MapLite使用傳感器進行導航，并依靠GPS數據來獲得汽車位置的粗略數據。首先，系統會設置兩個值，一個是最終目的地，另一個是“本地導航目標”。本地導航目標應在汽車傳感器的檢測范圍內，傳感器收集的數據將用于生成路徑，激光雷達負責估計道路邊緣的位置。值得注意的是，MapLite不依賴任何路標。只要它能感覺到周圍的顛簸，它就知道如何畫出一條相對平坦的道路。
事實上，一些公司一直在研究使用深度學習技術來實現無路標或標志的自動駕駛。例如，當道路被暴風雪掩埋時，如何使用深度學習讓車輛自動確定合適的行駛路徑。與麻省理工學院的技術相比，深度學習技術實現的自動駕駛可以更接近真實駕駛員的駕駛習慣和感受。然而，深度學習技術也有一個巨大的缺點，那就是首先必須有大量的數據供計算機學習，而如何積累這些數據是測試主要制造商的一個大問題。根據麻省理工學院的愿景，最終目標是使MapLite商業化。在去年的底特律車展上，美國交通部長趙小蘭表示：“讓自動駕駛汽車進入農村地區非常重要。我們也希望自動駕駛技術惠及農村地區。”這顯然是對這項技術商業化的一大推動。但現實仍然相當殘酷。目前，農村地區對自動駕駛技術的需求遠小于城市，因此很難在短時間內在農村地區普及自動駕駛技術。
標簽：特斯拉
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汽車導航