MIT и Toyota работают над автономным автомобилем без картографической зависимости

Если вы когда-нибудь захотите покататься на машине без водителя, есть большая вероятность, что эта поездка состоится именно в городске. Но как насчет того, чтобы проехаться на участке сельской дороги, которая представляет собой простую асфальтированную полосу с такими природными объектами, как трава и деревья на обочине, где нет подробной трехмерной карты для ориентации транспортного средства?

Исследователи из Массачусетского технологического института работают над этой проблемой, и их стратегия заключается в том, чтобы научить беспилотный автомобиль ездить как люди.

Команда MIT и Toyota работали в городе Девон, Массачусетс, над своей системой MapLite. Они не использовали подробные карты, которые включают рельеф местности и особенности дорог, а также имеют большой объем памяти. Обычно для перемещения мы используем Карты Google. Такая карта называется топографической, она «дает только линейный сегмент, который показывает, какие дороги соединяются с другими», — говорит Тедди Орт, аспирант Массачусетского технологического института, изучающий робототехнику. «Но существует огромная разница между такой картой и картой, которую вы использовали бы для самоуправляющихся автомобилей в городе».

Подробные карты могут помочь автономным автомобилям точно знать, где они находятся в городе, где располагаются бордюры, знаки остановки и что впереди. Например, в проекте Drive.ai во Фриско, штат Техас, их автомобили, сначала управляемые людьми, использовали свои датчики для создания трехмерных карт высокого разрешения, которые им были необходимы для автономной работы позднее.

«В городских районах это хорошее, надежное решение, — говорит Орт. — Но они не работали в сельской местности.»

«Решение для городского картографирования действительно не очень хорошо масштабируется для огромной части страны».

Таким образом, команда обратилась к подходу без использования детальной карты. Они использовали датчик LiDAR своего исследовательского автомобиля, который является обычным инструментом на автономных автомобилях, чтобы обнаружить разницу в фактуре между асфальтом и травой с обеих сторон. Их блок LiDAR состоял из 64 лазеров, вращающихся со скоростью 10 раз в секунду. Этот инструмент работает, потому что лазерный свет отражается и сообщает машине, как выглядит окружающая среда.

Лазерная система «смотрит на фактуру окружающей обстановки», говорит Орт. Дорога плоская, а рядом с ней трава, кусты и листья — нет.

Именно так автомобиль воспринимает дорогу перед собой, но он все равно должен знать, как доехать до места назначения без большой 3D-карты. Чтобы сделать это, Орт выбрал «локальную цель навигации» — точку впереди дороги, которую может видеть автомобиль, чтобы ехать к ней. Но он не просто доедет к точке и остановится. Транспортное средство должно постоянно обновлять эту цель при приближении к ней.

С помощью датчиков система видит дорогу на 30 метров вперед.

«Локальная цель постоянно обновляется настолько далеко, насколько может видеть автомобиль», — говорит Орт, отмечая, что они обновляют ее пять раз в секунду. Чем быстрее вы обновите эту локальную цель, тем быстрее вы сможете двигаться, поэтому ее изменение пять раз в секунду означает, что вы можете путешествовать со скоростью 55 миль в час.

«На самом деле это очень похоже на то, как ведут себя люди», — отмечает Орт. Люди могут иметь конечный пункт назначения, но когда они фактически управляют автомобилем в дороге, они просто смотрят вперед и движутся к постоянно меняющейся точке, которую они могут видеть перед собой.

Основная особенность новой системы заключается в том, что она позволяет машине ориентироваться в незнакомой местности.

В конечном счете, он рассматривает технологию как один из способов «вывести самоуправляющиеся транспортные средства из города».