자율 주행 자동차는 의심할 여지 없이 도시 사람들입니다. 작동을 위해 인간 운전자보다 GPS와 센서에 의존하는 이러한 차량 중 하나를 콜로라도 산으로 보내는 것은 평생 맨해튼 사람들을 록키 산맥의 야생으로 몰아넣고 집으로 가는 길을 찾도록 말하는 것과 유사합니다. 현재 자율 주행 자동차는 도로 차선에서 연석 배치에 이르기까지 모든 것이 이미 차량의 컴퓨터에 알려져 있고 정교한 온보드 센서와 짝을 이루는 도시 환경의 복잡하고 상세한 3D 지도에 크게 의존합니다.
미국에는 약 400만 마일의 도로가 있으며 그 중 약 35%는 포장도 되지 않았으며 대도시 지역에서 자율 주행 자동차의 신뢰성을 보장하는 컴퓨터 괴짜들이 정교하게 세부적으로 매핑한 도로는 훨씬 적습니다. 이것이 바로 매사추세츠 공과대학(MIT) 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)의 연구원들이 이 자동차가 표시되지 않거나 조명이 좋지 않거나 실제로 지도에 표시되지 않은 거리와 도로에서 더 나은 성능을 낼 수 있도록 노력하는 이유입니다. 모두. 이 프로젝트의 이름은 MapLite이며, 자동 차량이 보다 안전하게 탐색할 수 있는 미래를 여는 데 도움이 될 수 있습니다.
MapLite는 자동차의 위치를 대략적으로 파악하기 위해 스마트폰의 지도 앱에서 찾을 수 있는 것과 같은 기본 GPS 데이터가 필요합니다. 그런 다음 펄스 레이저 빔을 사용하여 주변을 조사하는 원격 감지 방식인 온보드 LIDAR(Light Detection and Ranging의 약자)는 일반적인 울퉁불퉁한 자연 지면에 비해 도로가 매우 평평하기 때문에 노면을 쉽게 감지합니다. IMU(관성 측정 장치) 센서는 믹스에 더 많은 데이터를 추가하고, 전체적으로 시스템은 주어진 순간에 자동차가 약 100피트(30미터) 전방을 볼 수 있도록 합니다.
즉, MapLite를 사용하면 이러한 자동차가 센서만으로 주행할 수 있으며, 기본 지침에 매우 거친 지도와 GPS 데이터를 사용합니다. LIDAR는 일종의 감지기 역할을 하여 도로 가장자리를 표시하고 최종 목적지로 가는 도중에 보이는 "로컬" 안전 지점으로 출발합니다. MapLite는 시스템을 혼란스럽게 할 수 있는 고도의 큰 변화를 처리할 수 없기 때문에 아직 산악 도로를 조작할 수 없습니다. 그러나 그것은 극복해야 할 다음 장애물입니다.
CSAIL 대학원생인 테디 오르트(Teddy Ort)는 보도 자료에서 "미래의 자율 주행 자동차는 항상 도시 지역에서 3D 지도를 사용할 것이라고 생각합니다."라고 말했습니다. 그러나 사람이 없는 길에서 벗어나 여행을 떠나야 할 때 이 차량은 이전에 본 적이 없는 낯선 길을 운전하는 데 인간만큼 능숙해야 합니다. 우리의 작업이 그 방향으로 가는 한 걸음이 되기를 바랍니다."
흥미롭네요MapLite와 같은 일부 자율 주행 시스템은 온보드 센서에 의존합니다. Google 형제인 Waymo와 같은 다른 기업도 상황 인식을 연마하고 눈과 보행자와 같은 위험을 해결하기 위해 일종의 기계 학습을 사용합니다. Waymo의 기술은 너무 정교하여 자동차가 운전자의 개입 없이 수천 마일을 주행하는 경우가 많습니다. Uber가 사용하는 시스템과 같은 다른 시스템에서는 컴퓨터가 "오탐지"로 표시한 보행자를 치거나 죽이지 않도록 운전자가 때때로 거의 모든 마일에 개입해야 하는 경우가 있습니다.
