AI和机器学习将为建造无人驾驶汽车的地图铺平道路

从科幻小说和电影脚本的页面来看，自动驾驶或自主车最终是一个现实，在道路上占地面积。这是可以利用先进技术，例如GPS感知知识，传感器和用于管理驾驶的设备等先进技术。然而，要真正有效，自主车需要详细的道路地图，清楚地显示障碍和其他危险。此类地图是高度关键的，因为即使是最复杂的传感器也不足以帮助汽车安全地通过安全性地导航，但在让乘员放松或打瞌睡的同时，甚至可以安全地通过更换环境。

数字地图通过提供进入车辆的计算机的洞察，并在任何需要的地方他们增加了车辆对它面临的情况的了解的冗余。例如，如果人们站在它面前或被破坏，雷达和摄像机并不总是识别停车牌。另一方面，当地图知道未来有符号时，传感器只需验证它。通过这种支持，传感器和处理器的负载也降低。

虽然地图数据是将来有助于自动车的关键资产之一，但这些自动车辆是映射使用的新颖性，并提高了对这些地图设计的期望。

为了自动驾驶效率，地图必须是：

• 准确允许车辆本地化到其环境
• 通过包括各种导航和本地化数据，如交通标志，车道和建筑物
• 最新，轻松和灵活的关键信息上的实时更新
• 通过所有驾驶条件和可驱动区域可供选择
• 紧凑，具有有效数据传输的能力，用于本地化和更新

百度，中国最大的搜索公司，相信有时到来，自治车辆的智能地图将是一个比web搜索更大的业务。

像机器学习（ML）和人工智能（AI）这样的推动者将有助于更好地映射生成和改进造型车辆的地图可扩展性。这些技术与深度学习算法一起为导航地图制造商产生了巨大的数据和分析，使他们能够保持在提供自动驾驶的竞争产品方面。

为了使未来的无人驾驶汽车更高效，他们采用的机器人方法值得关注。在汽车的电子控制单元（ECU）中的传感器数据处理结合使得改善机器学习的利用以优化映射来实现重要意义。潜在的应用可以是通过从包括Lidar和摄像机的各种传感器的数据收集来评估驾驶场景。

AI可以对现实世界进行感知，并立即更新地图以供自动驾驶汽车。这种导航助理可以帮助自主车非常了解他们周围的世界，并采取正确的行动来避免意外。承认这项技术的潜力，福特已经决定投资1亿美元的AI。

ML和AI属性可以帮助地图系统在无人驾驶汽车中：

• 在实时更新，从而实现更好的决策和提高车辆定位
• 使用LIDAR数据，全景，移动映射和其他开放来源是高清，高精度和3D
• 具有从现实世界的微观准确性，详细介绍3D车道，道路边界，护栏，速度限制等交通限制
• 在深度学习爱游戏娱乐网算法和AI上具有能力，以确定现实世界的变化

ML和AI导向的高清地图将为自驾驶汽车开辟新的机会，增强这些车辆的效率

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