Студенты MIT создали технологию MapLite: навигация без карт
Новости Отредактировано
Новая разработка не использует карты для передвижения по дорогам: она задействует GPS и лидары. MapLite работает как для кривых дорог, так и для дорог с препятствиями c дальностью в 30 метров.
3К открытий3К показов
Лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института совместно с компанией Toyota опубликовала статью о новом способе навигации беспилотных автомобилей по сельским дорогам без помощи карт. Технология называется MapLite и использует лидар — радиолокационный датчик, измеряющий расстояния с помощью лазеров, — и GPS.
Команда разработчиков смогла проложить пути по нескольким грунтовым дорогам в сельских районах штата Массачусетс. Метод успешно определяет изгибы и препятствия на расстоянии до 30 метров.
Как работает MapLite?
Чтобы проложить путь, технология использует редкие топологические карты для глобальной навигации и сенсорную систему восприятия — для локальной. Для достижения конечной точки маршрута система строит промежуточные путевые точки. С помощью сенсоров система навигации определяет траекторию до этих точек с учетом дорожных знаков и разметки уже пройденного участка. Траектория постоянно обновляется с помощью методов одометрии, позволяя машине двигаться в необходимом направлении.
Проблема навигации по картам
Навигационные инструменты от TomTom, Waymo и Google мало подходят для сельской местности. Для обучения беспилотного транспорта они используют карты в высоком разрешении, которые строятся на базе дорожных указателей, бордюров, разделительных полос и других характеристик. Подобные изображения могут отсутствовать в картографии загородных районов.
Процесс создания и обновления карт сам по себе затратен: слишком быстрые изменения окружающей среды требуют такой же быстрой замены карт для автономных автомобилей, что не всегда возможно. К тому же, карты удалённых районов обновляются гораздо реже, чем карты больших городов.
MapLite ещё не тестировался во многих дорожных условиях, а также на возвышенностях, так что пока не может быть реализован для общего использования. Однако метод способен стать альтернативой затратной навигации по картам для беспилотных машин.
Напомним, что в начале апреля 2018 года «Яндекс» анонсировала старт курса Self-driving cars, посвящённого программированию автомобилей-беспилотников.
3К открытий3К показов
Собрали профессии, на которые стоит обратить внимание, если вы только ищете «свое» дело или просто хотите сменить профессию. Будут статистика, экспертные мнения и, конечно же, нейросети.
Что такое сети Колмогорова-Арнольда. Показываем, как KAN улучшают обучение Graph. Рассматриваем возможные варианты реализации ✔ Tproger
Искусственный интеллект оказывает влияние на всех участников телекоммуникационной отрасли, однако крупные и малые компании выбирают разные подходы к его внедрению. Рассмотрим ключевые области применения генеративных нейросетей в телекоме и изменения, которые происходят в отрасли.