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在自动驾驶汽车中，AI根据从整个车辆上安装的各种传感器获得的信息来确定周围环境并驾驶车辆。当使用自动驾驶功能时，它使用一种称为LiDAR（光检测和测距）的传感技术，除了用于识别车道或标志的摄像头传感器外，还可以360度监控所有方向。
骑手照射激光脉冲以根据接收反射光所需的时间来检测周围的物体。然而，在这样的结构中，例如，积雪堆积的道路被浓雾掩埋或覆盖，有时由于照明条件而使道路和周围物体的识别精度显着降低。
麻省理工学院的CSAIL已开发出一种结合了称为GPR（探地雷达）的技术的方法来解决这些骑手的弱点。由于GPR使用高频电磁脉冲，因此相机和骑车者可以检测难以期望精确度的地面条件，例如照明条件，雪，土壤和岩石。然后可以将数据转换为自动驾驶汽车的地图以识别道路。
由麻省理工学院和美国国防部建立的林肯研究所开发的GPR系统称为LGPR（局域探地雷达），无需担心降雪或浓雾就可以检测土壤状况，并通过匹配确定道路状况与准备好的地图。做。 CSAIL通过关闭积雪的乡村道路以低速测试了该系统，但基本上希望能够轻松地将该系统的应用扩展到包括公路在内的所有道路上。
但是，这并非没有缺点。 LGPR不太了解雨水渗入地板的状态。由于无法测量道路上的物体，因此LGPR不能单独用于自动驾驶，必须与其他传感设备结合使用。关于使用LGPR进行自动驾驶的研究论文已发表在该期刊（IEEE机器人与自动化快报）上。研究小组计划使当前1.82m宽的设备紧凑，并继续改进LGPR测绘技术。相关信息可以在这里找到。
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