尽管许多汽车厂商已经在城市里实现了一定的自动驾驶功能 ， 但其对超详细 3D 地图的依赖 ， 导致了这项技术难以在乡村地区运用 。 好消息是 ， 麻省理工计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员们 ， 已经开发出了一种可基于传感器输入和简单的 GPS 数据进行导航的自动驾驶软件 。 这套系统名叫 MapLite ， 报道称其在测试中展现了很大的潜力 。
出于成本的考虑 ， 地图数据采集企业通常不会将太多资源放在乡郊地区 ， 这里的路灯、标牌和道路指示也都不太理想 ， 对当前大多数自动驾驶汽车来说都是一个挑战 。
相对的优势是 ， 乡郊地区的道路往往不太复杂 ， 人口密度也没有城市那么高 ， 意味着软件可以处理更少的讯息 。 CSAIL 研究生 Teddy Ort 表示：
这种‘无地图’的方法可以说是前所未有 ， 因为要达到同等准确性和可靠性的话 ， 它通常要难得多 。
不过可以仅使用车载传感器进行导航的这套系统 ， 表明了自动驾驶汽车能够真正处理超出已绘制数字地图路况的潜力 。
MapLite 借助了激光雷达和惯性传感器 ， 来预测车前方 100 英尺的道路状况 ， 并参考基础的 GPS 数据进行检查指导 。
与其它复杂系统相比 ， MapLite 要精简不少 ， 可能是一种加速无人驾驶汽车在城市以外的地方使用的好方法 。
当前 CSAIL 正用一辆改装过的丰田普锐斯汽车 ， 在马萨诸塞州的德文斯市展开测试 ， 结果是相当积极的 。
尽管 MapLite 仍在开发中 ， 在处理高程变化等情况是还有些问题 ， 但相信随着研究的深入 ， 其有望在不久的将来崭露头角 。
【麻省理工开发新软件 可提升乡郊地区的自动化驾驶进程】[编译自：Cnet]
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