麻省理工学院下属实验室CSAIL为无人驾驶的丰田普锐斯配备了可在乡村道路上行驶的新系统?

  到目前为止，许多在实际道路上测试的无人驾驶汽车要么依赖高度详细的3D地图，要么系统允许车辆在路标明确的城市或公路环境中导航。但是绝大多数的美国公路都还没有被精确地绘制成三D地图，或者无法可靠地提供一致的车道标记。因此，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究小组开发了一种方法，可以让无人驾驶汽车能够阅读和预测当地的环境，而不是依赖于3D地图数据。

  自动驾驶汽车虽然功能强大，但要“思路清晰”地行走在乡间小路上，还是非常困难的。为了安全完成驾驶操作，自动驾驶汽车需要依赖高度清晰的道路标志和细致的3D地图。这就是为什么大部分的汽车公司都选择郊区或者城市道路进行测试，而不选择没有路标的乡村道路。

  但是，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，很容易迷路。对于普通汽车来说尚且如此，对于自动驾驶汽车就更难了。

  不过现在，MIT的计算机科学和人工智能实验室(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory ，简称CSAIL)开发了一个新的系统，让自动驾驶汽车在没有3D地图的道路上行驶。该系统叫做MapLite，它结合了简单的GPS数据和一系列传感器，传感器用于观察道路状况。

  该团队与丰田研究院，因此该车队使用的车辆是丰田普锐斯，配备了一系列激光雷达(LiDAR)和IMU(惯性测量单元)。MIT在马萨诸塞州Devens多条未铺砌的道路上进行自动驾驶，该系统能够感知到100英尺以外的道路状况。

  MIT的CSAIL负责人Daniela Rus表示：“汽车使用三个地图来感知障碍物（包括行人、其他车辆等）的位置，并采取行动。”

  MIT解释了该系统操作的原理：

  MapLite使用传感器进行导航，依赖GPS数据获取汽车位置的粗略数据。首先，系统会设置两个值，一是最终目的地（final destination），二是“本地导航目标(local navigation goal) ”，后者要在汽车的视线范围之内。然后，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。