פיתוח של MIT: רכבים אוטונומיים יוכלו לנווט באמצעות GPS בלבד

האם המכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס, MIT, עומד לשנות את כללי המשחק של הניווט במכוניות האוטונומיות?

המכון פיתח מערכת חדשה, שמאפשרת למכוניות בנהיגה עצמית לנווט ללא מפת תלת ממד עדכנית. מערכת זו מהווה פוטנציאל להרחבת השימוש בטכנולוגיה המתהווה גם למיליוני קילומטרים של כבישים צדדיים באזורים כפריים, מה שעשוי לסייע במניעת עומסים קשים, ואפילו תאונות עתידיות.

מכונית אוטונומיות הן המחר – זה כבר דבר ידוע, אבל כרגע הן יכולות לנווט בכדי להגיע ממקום למקום רק בהתבסס על מפות דיגיטליות מפורטות, שמציגות לא רק נתיבי תחבורה אלא גם מבנים, עצים ותכונות אחרות שנדרשות לשם פעולה תקינה של המכונית, לפעמים אפילו ברמת גובה המדרכה מול הכביש.

המגבלה הזו לא ממש מרגשת את Waymo, חברת הרכבים האוטונומיים של גוגל (Google). אחרי הכל, יש לגוגל יכולות מיפוי עצומות. הדברים תקפים עוד יותר בשלב הזה של הפיילוט למכוניות אוטונומיות שמבצעת ענקית הטכנולוגיה, שנערך במגרש הביתי, המוכר והממופה היטב שלה, במאונטיין וויו או אולי בפניקס. אבל אפילו למפות של גוגל, המתעדכנות כל העת, אין עדיין מפרט של כל נתיב צדדי בארצות הברית הענקית או בעולם, ואת הבעיה הזו בדיוק עשויה לעקוף המערכת החדשה של MIT, המכונה MapLite.

דרכים צדדיות הופכות לאלטרנטיבה

הרוב המכריע של הכבישים בארצות הברית, וכמובן גם בכל רחבי העולם, לא מופו בינתיים ברמת התלת ממד, מה שמקשה על אמינותם כדרכים אלטרנטיביות לנתיבים העיקריים.

כמענה לכך פיתח צוות ממעבדת מדעי המחשב והבינה המלאכותית של MIT דרך עבור מכוניות אוטונומיות ללמוד ולצפות את נתוני הסביבה המקומית שלהן, מבלי שיצטרכו להסתמך על ג'יגה-בייטים רבים של נתוני מפות דיגיטליות תלת ממדיות.

MapLite משלבת GPS באמצעות מפות טופוגרפיות בסיסיות ביותר בלבד, שמקורן ב-OpenStreetMap, עם חיישניי LIDAR ו-IMU, המפקחים על תנאי הכביש.

לפי MIT News, מערכת MapLite מאפשרת כבר כעת לצוות החוקרים להסיע מכוניות אוטונומיות באופן עצמאי בדרכים כפריות וצדדיות, ואפילו כאלה שאינן סלולות, ולזהות מראש ובאופן אמין את תנאי הנתיב לאורך יותר מ-30 מטרים. בינתיים הדבר נעשה בדנבר, מסצ'וסטס.

הפיתוח הוא תוצר של שיתוף פעולה עם מכון המחקר של טויוטה (Toyota) והחוקרים השתמשו בדגם טויוטה פריוס (Toyota Prius), שאותו התאימו לצרכי המערכת וציידו במגוון חיישנים.

הצוות פיתח מערכת של מודלים שמספקת התייחסות לפרמטרים המתארים מצבים מרובים ודומים במקצת. לדוגמה, מודל אחד עשוי להיות רחב מספיק כדי לקבוע מה לעשות בצמתים, או מה לעשות על סוג מסוים של הכביש. בכך שונה MapLite מגישות אחרות של נהיגה אשר מבוססת פחות על מפות, ואשר מסתמכות יותר על למידה ממוחשבת של נתונים ממערך אחד של כבישים ולאחר מכן בדיקתם על מצבים ונתיבים אחרים.

על אף פריצת הדרך, לפי החוקרים, יש ל-MapLite עדיין כמה מגבלות. לדוגמה, היא עוד לא אמינה מספיק עבור כבישים באזורים הרריים, שכן היא לא יודעת בינתיים להגיב לשינויים דרמטיים בגובה. לכן, כצעד הבא, מקווה הצוות להרחיב את מגוון הכבישים שעמם הרכב האוטונומי יכול להתמודד. בסופו של דבר, החוקרים שואפים לכך שהמערכת שלהם תעמוד בהשוואה לביצועים ולאמינות של המערכות מבוססות המפות, אבל עם טווחי פעולה נרחבים בהרבה.