自动驾驶汽车现可无需3D地图导航

现有自动驾驶汽车需要3D地图导航。这就是自动驾驶汽车无法真正在所有地方自行驾驶的原因。事实上，美国三分之一以上道路未铺装，65%无可靠车道标记。

这些车辆使用预设计地图知晓位置、路线及遇障碍物应对。因大多数乡村道路连接差，对自动驾驶极具挑战。

为应对，MIT工程师（与丰田研究院合作）开发先进系统——无图驾驶框架——可在不使用3D地图下导航。允许自动驾驶车辆行驶少有人走的路。

框架融合两关键组件——局部感知系统和开放街道地图，用于导航单个路段。它们以合理预加载信息量（开放街道地图）实现大区域全局导航。

GPS数据精度足以实现拓扑定位，因此可结合局部感知解决全自动导航系统问题，因开放街道地图包含每个路段所有指令。

系统利用LiDAR传感器稳健跟踪道路边界。测量路面边缘并估算道路几何，即使无车道标记。

这种可凭车载传感器运行的框架展示了自动驾驶车辆真正潜力。它们实际能处理巨头科技公司（如Google）绘图以外的道路。

据开发者称，其技术可靠高效，尽管传感器收集海量数据（当前道路边界估计用于下一测量步骤）。

在概率框架中，道路边界检测与车辆里程计融合。开发者在乡村地区用全自动丰田普锐斯测试框架。也在测试点收集的数据集上离线评估算法。

完整感知框架在标准计算机上以5Hz执行，能检测35米内道路，意味着该系统自动驾驶车可达107公里/小时（67英里/小时）。在GPU并行实现框架可提高速度。

虽此技术能开放更多道路给自动驾驶车，但前路漫漫。系统有局限。例如，框架未考虑海拔突变。

目前，开发者致力于使车辆应对多种道路。终极目标：使车辆在陌生道路驾驶可靠性媲美人类。

工业技术