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MIT自动驾驶导航系统,不看地图也能穿梭乡间野路

日期:2018-08-10 来源:QQ资讯 责编:头像网 字号:【 】    打印 阅读:172

量子位 出品 | 公众号 QbitAI 此前,Uber发生的致命车祸,似乎在大声地强调,自动驾驶技术还没有做好大规模落地的准备。毕竟,世界上并没有很多地方,可以让自动驾驶汽车放飞自我。 谷歌也只在几座主要城市测试过自动驾驶汽车,却已经在各种车道、路肩以及停车标志的3D位置标注上,消耗了大量时间。因为,自动驾驶系统对位置数据的精确度要求很高。 汽车是靠地图来了解自己所在的位置,然后判断当下应该采取怎样的动作。而麻省理工学院CSAIL实验室的小伙伴们觉得,这样自动驾驶汽车能去的地方就太少了 在美国,只有67%的道路铺了沥青,而很多偏僻又朴素的小路就没有。汽车走在一条被地图忘记的乡间小道,那里没有路灯,也没有路标,就比较难过了。 这样的路,很难画起地图,平时经过的车量也不多。所以,地图公司就没有什么动力,去补全这些路段的三维地图。 不过,开车从西到东穿越领土是许多美国人的喜好。比如,从加州的莫哈维沙漠,一路开到新罕布什尔州的怀特山脉,便是自动驾驶汽车目前无力完成的艰难旅途。 既然不是到处都有精确的地图,就只能想出不用地图也能导航的方法。 我想起,夕阳下的奔跑 CSAIL团队开发了名为MapLite的一套框架,让自动驾驶汽车在 查无此路 的小道上,抛开三维地图的束缚,自在地奔跑。 MapLite把GPS数据和一组用来检测周围道路情况的传感器结合在一起。这样一来,自动驾驶汽车便得以在马萨诸塞州的蜿蜒小路上,悠然地前行。 说悠然,是因为系统最远可以准确侦察好,前方35米处的路况。也就是说,即便开到100公里时速也不成问题。 这是在一台普通PC上 (频率5Hz) 跑出的结果。如果用GPU的话,汽车或许还可以开得更快。 这个高效的导航方案,工作步骤是这样的 首先,系统会设置两个值,一是最终目的地,二是 本地导航目标 (local navigation goal) ,后者要在汽车的视线范围之内。 而后,感知传感器采集的数据会用来生成一条路径,及其中激光雷达负责估计道路边缘的位置。 值得注意的是,MapLite不依靠任何道路标志,只要感受到周围的凹凸不平,就知道怎样才能画出一条相对平缓的路。 二者不可得兼? 依靠三维地图导航的自动驾驶系统,只有在躲避障碍物的时候才会用到传感器和视觉算法。 相比之下,MapLite全方位依赖传感器,再加上GPS,就是它获取信息的全部来源了。 至于,为什么无地图导航系统以前很少有人做,CSAIL团队认为,那是因为这类方案的准确度很难满足人类的期待。 如今,研究人员对MapLite的准确度表示了初步的欣喜,但还是希望拓展它能够驾驭的道路类型。 毕竟,系统目前还应付不了山路,因为它暂时没有把海拔的剧烈变化考虑在路径规划里。 CSAIL的终极目标是,让无地图导航方案的准确度和地图导航方法相当,又能比地图导航走得更远。 那时,在城区自动驾驶汽车可以用三维地图导航,到了陌生的乡野还能像人类司机那样自如地开车。 One More Thing 这项研究是MIT和丰田研究院 (TRI) 的合作项目,所以测试用车是一辆丰田普锐斯,搭载了一组激光雷达,以及一组惯性测量单元。 本月,CSAIL团队便会出席在澳大利亚布里斯班举办的机器人与自动化会议 (ICRA) ,介绍关于MapLite的研究成果。

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