如果你希望有一天能乘坐无人驾驶汽车,那么很有可能这次旅行将在城市地区进行。当向公众提供自动驾驶汽车短途旅行时,Waymo 和 Drive.ai 等公司分别选择了亚利桑那州凤凰城和德克萨斯州弗里斯科等地区,那里有许多人可能想跳上一辆未来派汽车从一个地方到另一个地方。通用汽车旗下的 Cruise 计划明年在美国的一个主要城市提供自动驾驶出租车服务。 但是,如果在一段乡村道路上行驶自动驾驶汽车,情况会怎样呢?道路只有一条沥青路面,附近有草地和树木等自然物体,而且没有详细的三维地图可供汽车参考。 麻省理工学院的研究人员一直在研究这个问题,他们的策略是教汽车像人类一样驾驶。 麻省理工学院团队工作的地区是马萨诸塞州德文郡,他们没有详细的地图。想象一下谷歌地图等地图应用在手机上的显示方式。这种地图被称为地形图,“只给出一条线段,显示哪条路与哪条路相连,以及它们的大致形状,”麻省理工学院博士候选人泰迪·奥特 (Teddy Ort) 说,他研究机器人及其感知系统,是农村自动驾驶工作的首席研究员。“这种地图与你在城市中为自动驾驶汽车使用的地图有很大不同。” 详细地图可以帮助自动驾驶汽车准确了解自己在城市中的位置、路缘在哪里以及前方有什么情况,例如停车标志。例如,在 Drive.ai 在德克萨斯州弗里斯科的项目中,他们的汽车(最初由人类驾驶)使用传感器创建三维高清地图,之后它们将需要这些地图来实现自动驾驶。 “在城市地区,这是一种很好、可靠的解决方案,”奥特说。但他们在城市里却行不通。“城市测绘解决方案实际上不能很好地扩展到全国大部分地区。”(树木和灌木不断生长也无济于事。) 因此,该团队采取了一种无需详细地图的驾驶方法。他们使用研究车辆的 LiDAR 传感器(自动驾驶汽车上的一种常见仪器)来检测两边沥青和草地之间的质地差异。他们的 LiDAR 装置由 64 个激光器组成,以每秒 10 次的速度旋转。该仪器的工作原理是激光从周围反射回来,然后告诉汽车周围的环境是什么样的。 奥特说,激光系统正在“观察周围区域的纹理”。道路是平坦的,而旁边的东西——草地、灌木丛和树叶——则不是。 这就是汽车感知前方道路的方式,但它仍然必须知道如何在没有硅脑中的出色 3D 地图的情况下驶向目的地(尽管它确实有 GPS)。为此,它选择了一个“本地目标”——前方道路上汽车可以看到的一个点,然后朝该点驶去。但它不会只是开到那个点然后停下来。汽车在接近目标时会不断刷新该目标,就像在平坦的大湖上划向地平线上的某个点一样。 “局部目标实际上会不断更新,以尽可能地让车辆看到前方,”奥特说,并指出他们每秒会更新五次。你更新局部目标的速度越快,行驶速度就越快,因此每秒更改五次意味着你可以以 55 英里/小时的速度行驶,尽管麻省理工学院团队的脚没有那么重。 把本地目标想象成悬挂在马头前的胡萝卜。 “这实际上与人类的驾驶方式非常相似,”奥特指出。人们可能心中有一个最终目的地,但实际在路上驾驶汽车时,他们可能只是向前看,朝着他们眼前不断变化的点行驶。 最终,他认为这项技术是“将自动驾驶汽车带出城市”的一种方式。 卡内基梅隆大学机器人研究所首席项目科学家克里斯托弗·默茨也认同这一理念。他说,农村地区可能会被“忽视”。“如果这些自动驾驶汽车不在农村地区行驶,那么那里的老年人可能会被困在家里,因为没有人能驾驶它们。” |
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