如何讓自動(dòng)駕駛汽車可以在無(wú)道路標(biāo)識(shí)和車道線的鄉(xiāng)間小道上行駛，近日麻省理工給出了答案。麻省理工的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室(簡(jiǎn)稱CSAIL)開發(fā)了一套全新的系統(tǒng)，讓自動(dòng)駕駛汽車可以在沒(méi)有地圖的道路上行駛。該系統(tǒng)叫做MapLite，它結(jié)合了簡(jiǎn)單的GPS數(shù)據(jù)和一系列傳感器，傳感器用于收集道路狀況。

作為一臺(tái)合格的自動(dòng)駕駛汽車，必須時(shí)刻掌握“我是誰(shuí)？我在哪兒？我在干什么？”，明白“我是誰(shuí)”并不難，這也是一臺(tái)自動(dòng)駕駛汽車所應(yīng)具備的最基礎(chǔ)素質(zhì)，但要做到清楚“我在哪兒”就不是那么容易了，自動(dòng)駕駛車輛對(duì)于定位的精度要求遠(yuǎn)比我們?nèi)粘Ｊ謾C(jī)定位的精度要高，而在鄉(xiāng)村小路實(shí)現(xiàn)高精度定位就更加困難；如何掌握“我在干什么”更是一件難上加難的事情，自動(dòng)駕駛車輛必須先做到前兩點(diǎn)才有可能做到清楚“我在干什么”，此次麻省理工所打造的這套全新系統(tǒng)的意義正是讓自動(dòng)駕駛車輛在鄉(xiāng)間小道可以做到后兩點(diǎn)。

無(wú)獨(dú)有偶，關(guān)于殘破的車道線，特斯拉CEO埃隆·馬斯克也發(fā)表過(guò)不滿，他認(rèn)為不夠清晰的車道線經(jīng)常使特斯拉的駕駛輔助系統(tǒng)出現(xiàn)混亂，從而增加發(fā)生事故的風(fēng)險(xiǎn)。

麻省理工設(shè)計(jì)的MapLite彌補(bǔ)了自動(dòng)駕駛適用場(chǎng)景的空白，也讓自動(dòng)駕駛由L4級(jí)別向L5級(jí)別邁進(jìn)了一步。那么這套系統(tǒng)的工作原理是什么呢？

MapLite使用傳感器進(jìn)行導(dǎo)航，依賴GPS數(shù)據(jù)獲取汽車位置的粗略數(shù)據(jù)。首先，系統(tǒng)會(huì)設(shè)置兩個(gè)值，一是最終目的地，二是“本地導(dǎo)航目標(biāo)”，本地導(dǎo)航目標(biāo)要在汽車的傳感器探測(cè)范圍之內(nèi)，傳感器采集的數(shù)據(jù)會(huì)用來(lái)生成一條路徑，及其中激光雷達(dá)負(fù)責(zé)估計(jì)道路邊緣的位置。 值得注意的是，MapLite不依靠任何道路標(biāo)志，只要感受到周圍的凹凸不平，就知道怎樣才能畫出一條相對(duì)平緩的路。

事實(shí)上，此前一些公司已經(jīng)在研究利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)道路標(biāo)線或標(biāo)識(shí)的自動(dòng)駕駛，例如當(dāng)?shù)缆繁槐╋L(fēng)雪掩埋之后，如何利用深度學(xué)習(xí)來(lái)讓車輛自動(dòng)判斷出合適的行駛路徑。與麻省理工的技術(shù)相比，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)駕駛可以更加接近于真實(shí)駕駛員的駕駛習(xí)慣與駕駛感受。但是深度學(xué)習(xí)技術(shù)也存在著一個(gè)巨大的劣勢(shì)，那就是首先必須要有大量的數(shù)據(jù)供電腦去學(xué)習(xí)，如何積累這些數(shù)據(jù)是考驗(yàn)各大廠商的一大難題。

根據(jù)麻省理工的構(gòu)想，最終的目標(biāo)是讓MapLite走上商用化的道路，在去年的底特律車展上，美國(guó)交通部長(zhǎng)Elaine Chao表示：“讓自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)入農(nóng)村地區(qū)是非常重要的。我們也想讓自動(dòng)駕駛技術(shù)造福農(nóng)村地區(qū)?！边@顯然是這項(xiàng)技術(shù)最終實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的一大助推力量?？涩F(xiàn)實(shí)依然相當(dāng)殘酷，目前農(nóng)村地區(qū)對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的需求遠(yuǎn)沒(méi)有城市旺盛，因此短時(shí)間內(nèi)自動(dòng)駕駛技術(shù)很難在農(nóng)村地區(qū)普及。

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