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全年资料麻省理工学院的MapLite将自动驾驶汽车引

发布时间:2019-11-21

  包括谷歌在内的公司正在测试自主车辆的完整车队,但主要的障碍之一是,自驱动系统需要其环境的地图,以避免物体、全年资料危险和安全地导航。

  与驾驶有关的物品,包括停车标志、活动率先在全国整合服务基层的多项资源,天天,行人过路处、限制区等,必须绘制地图,以便自动驾驶车辆在我们的道路上以适当的方式行动。

  仅这一要求就限制了自动驾驶汽车驾驶员进入技术公司和汽车制造商正在进行测试的主要城市和城镇,并投资于创建完整的3D地图。

  然而,来自麻省理工学院(MIT)的研究人员希望,一种新的导航系统将使自动驾驶车辆从城市街道上解放出来。

  在美国,仅有数百万英里的道路是未铺设的、未铺设的、未可靠标记的,以及在农村和偏远地区。这些因素阻止了自驾驶汽车适合在那里行驶,但麻省理工学院的马普利特是一种系统,它可以允许这些车辆在新的和未经探索的道路上行驶。

  优步在自动驾驶汽车测试中的致命事故迫使科技公司和监管机构都后退一步,重新评估自动驾驶汽车对我们道路的真正意义。

  自动驾驶汽车依靠不断的地图扫描和视觉算法来避免碰撞和事故,而麻省理工学院的框架则侧重于导航中更多的“人”元素。

  学术机构计算机科学与人工智能实验室(C SAIL)开发了该框架。的PD F),用GPS数据和传感器代替三维地图..

  MapLite使用相同的GPS数据,您可以通过诸如GoogleMaps之类的服务来访问这些数据,以及持续监视道路状况的传感器。MapLite依靠GPS获得汽车位置的粗略估计,而LIDAR传感器则估计道路边缘的位置。

  “本地导航目标”被设定为最终的驾驶点,MapLite使用GPS、传感器和关于如何安全到达那里的基本假设,包括与周围地区相比的道路的总体水平和表面。

  科学家们说,这些元素组合允许他们在马萨诸塞州德伦斯的各种未铺设道路上自主驾驶,并且试验车辆能够提前检测到100英尺的道路。

  麻省理工学院为丰田普锐斯配备了MapLite、LIDAR和IMU传感器来进行测试。此外,该团队还开发了用于MapLite的极简模型,以根据不同的情况确定行为--例如,如何在交叉口驾驶。

  CSAIL研究生泰迪·奥特(TedyOrt)在一篇相关论文中表示:“这种‘无地图’方法以前没有真正做到过,是因为通常要达到与详细地图相同的准确性和可靠性要困难得多。”“像这样的系统,只要有车载传感器就能导航,显示出自动驾驶汽车的潜力,它实际上能够处理高科技公司所绘制的少量道路。”

  MapLite仍然处于早期阶段,对于山区等更危险的条件来说,还不够可靠,因为海拔是尚未纳入框架的因素之一。

  然而,现代ix25:2019年度最失败改款作品138kj本港台开奖。科学家们对MapLite的未来以及如何应用于从主要城镇出发的旅行持乐观态度。

  奥特说:“我认为,未来的自动驾驶汽车总是会在城市地区使用3D地图。”“但当被要求离开这条老路时,这些车辆将需要像人类一样善于在他们从未见过的陌生道路上行驶。我们希望我们的工作是朝着这个方向迈出的一步。”

  这项研究将于本月在澳大利亚布里斯班举行的国际机器人和自动化会议上发表。MapLite项目得到了国家科学基金会和丰田研究倡议的部分支持。


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