Zelfrijdende auto's zijn meestal beperkt tot goed in kaart gebrachte, voorspelbare wegsystemen en gebruiken vaak 3D-modellen van buurten om hen te helpen hun weg te vinden. Dat is prima voor stedelijke gebieden, maar niet goed als je buiten de gebaande paden wilt reizen.

Om dat probleem op te lossen, hebben onderzoekers van het Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) van het MIT een navigatiesysteem ontwikkeld waarmee autonome auto's minder wegen kunnen doorkruisen.

Het systeem, MapLite genaamd, maakt gebruik van sensoren die de wegconditie detecteren en combineert die invoer met eenvoudige GPS-gegevens. In tests met een gemodificeerde Toyota Prius uitgerust met LIDAR- en IMU-sensoren, kon het team op verschillende ongemarkeerde wegen rijden in de buurt van het laboratorium in Massachusetts en de route voorspellen tot 100 meter verderop.

"Het systeem stelt eerst een eindbestemming in en wat onderzoekers een 'lokaal navigatiedoel' noemen, dat moet worden gezien in het zicht van de auto, 'legde het team uit.

"De waarnemingssensoren genereren vervolgens een pad om dat punt te bereiken, met behulp van LIDAR om de locatie van de randen van de weg in te schatten. MapLite kan dit doen zonder fysieke wegmarkeringen door basisaannames te maken over hoe de weg relatief vlakker zal zijn dan de omliggende gebieden ."

Hoewel de real-world implementatie nog lang niet is voltooid, hoopt het dat MapLite het potentieel van zelfrijdende auto's buiten de steden en snelwegen kan helpen openen.

“Ik kan me voorstellen dat de zelfrijdende auto's van de toekomst altijd gebruik zullen maken van 3D-kaarten in stedelijke gebieden ", zegt CSAIL-afgestudeerde student Teddy Ort." Maar wanneer een beroep wordt gedaan op een reis buiten de gebaande paden, moeten deze voertuigen zo goed zijn als mensen bij het rijden op onbekende wegen die ze nog nooit eerder hebben gezien. We hopen dat ons werk een stap in die richting is. "

  • Uber zelfrijdende auto's: alles wat u moet weten

Via The Verge