自动驾驶车辆现在无需 3D 地图即可导航

现有的自动驾驶汽车需要 3D 地图来导航。这就是自动驾驶汽车实际上无法在所有地方自动驾驶的原因。事实上，美国超过 1/3 的道路没有铺砌，并且 65% 的道路没有可靠的车道标记。

这些车辆使用预先设计的地图来了解它们在哪里、要走什么路线以及如果它们看到任何障碍物该怎么办。由于大部分农村道路连通性较差，自动驾驶难度极大。

为了解决这个问题，麻省理工学院的工程师（与丰田研究院合作）开发了一种先进的系统——无地图驾驶框架——可以在不使用这些 3D 地图的情况下进行导航。它允许自动驾驶车辆走上人迹罕至的道路。

该框架合并了两个关键组件——本地感知系统和用于导航各个路段的开放街道地图。它们可以通过合理数量的所需预加载信息 [开放街道地图] 实现大面积的全球导航。

图片来源：麻省理工学院 CSAIL

GPS 数据足够准确，可以实现拓扑定位，因此可以通过本地感知进行增强，以解决完全自主导航系统的问题，因为开放的街道地图包含与每个路段相关的所有指令。

该系统利用 LiDAR 传感器稳健地跟踪道路边界。即使没有道路标记，它也会测量道路的表面边缘并估计道路的几何形状。

像这样的框架可以与车载传感器一起运行，展示了自动驾驶车辆的真正潜力。他们实际上可以处理的道路数量超出了科技巨头（如谷歌）绘制的地图数量。

来源：麻省理工学院 |丰田

据开发人员称，尽管传感器收集了大量数据（当前的道路边界估计将在下一个测量步骤中使用），但他们的技术既可靠又高效。

在概率框架中，道路边界检测与车辆里程计融合。开发人员在农村地区的全自动丰田普锐斯上测试了该框架。此外，他们还在从测试站点收集的数据集上离线评估了该算法。

完整的感知框架在标准计算机上以 5 赫兹的速度执行，能够检测长达 35 米的道路，这意味着在该系统上运行的自动驾驶汽车可以以每小时 67 英里（或每小时 107 公里）的速度行驶。通过在 GPU 上实现框架（并行）可以提高速度。

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虽然这样的技术可以为自动驾驶汽车开辟更多道路，但仍有很长的路要走。该系统有一些限制。例如，该框架没有考虑海拔的突然变化。

目前，开发人员正在努力使车辆能够应对各种道路。最终目标是让车辆在陌生的道路上行驶时像人类一样可靠。

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