现在很多公司都在研究自动驾驶技术，我们也可以在网路上搜索到自动驾驶汽车的实测视频，但是大家可能会发现，大部分自动驾驶测试场景都很规整，也就是说，那些自动驾驶车行驶在特别干净、宽敞、路标丰富的马路上，而且通常自动驾驶车都配备高精地图来为系统定位。谷歌等研究自动驾驶的公司花费了大量的时间来进行高精地图的构建，标记车道、匝道、停车标志的位置等。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）主任Daniela Rus说：“汽车需要使用高精度的三维地图来对自己进行定位，并且在遇到行人、其他车辆等障碍物时改变路线，但是对高精地图的依赖性限制了自动驾驶汽车的行驶范围”
在美国有数百万英里的道路，是没有修整，没有路灯，甚至没有清晰地标志，在这种道路上，自动驾驶汽车就会遇到前所未有的挑战。像这种乡村道路有几个特点：1）路况复杂，2）交通少。一般的公司，在短时期内不会为这类道路专门开发高精地图。因此，有太多的道路是不适合现有的自动驾驶车行驶的。那么，有一个问题：当汽车在测试数据很少的乡村公路上行驶时，怎样实现自动驾驶？
解决这个问题的办法之一就是搭建足够先进的导航系统，去掉对高精地图的依赖。在这个方案中，罗斯和他在CSAIL的同事已经走出了重要的一步，他们开发了MapLite。MapLite允许自动驾驶汽车在没有高精地图的情况下在乡村道路上行驶。
(视频来源：麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL） )
MapLite利用GPS定位，并用一些列的传感器来观测路况。有了定位信息和路况信息，汽车就可以在没有铺路的乡村道路上进行自动驾驶，汽车可以实现观测到100英尺内的道路信息。（作为与丰田研究所合作的一部分，研究人员使用了一辆丰田普锐斯，并配备了一系列激光雷达和IMU传感器。）
不过，像MapLite这样的方案，仍然存在一些问题，与基于高精地图的方案相比，MapLite不够精确，可靠性也不够高。
参考资料：
[1] Self-drivingcars for country roads. https://www.csail.mit.edu/news/self-driving-cars-country-roads
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