据外媒报道，为了使自动驾驶汽车进行更多类似人类的推理，麻省理工学院研究人员经创建了一个系统，该系统只使用简单的地图和可视化数据，就能使自动驾驶汽车在新的复杂环境中导航。

人类驾驶员特别擅长观察并使用简单的工具，在从未驾驶过的道路上进行导航。我们只是简单地将看到的周围环境信息与GPS设备信息进行匹配，来确定我们在哪里，以及需要去哪里。而自动驾驶汽车却很难做到这一点。在新的地区，汽车必须首先规划、分析所有的新道路，这非常耗时。该系统还依赖复杂的地图，这些地图通常是由3D扫描生成，需要大量的计算才能实时生成、处理。

在近期的国际机器人与自动化会议上，麻省理工学院的研究人员发表了一篇论文，描述了一种自动控制系统，该系统只使用摄像头数据和类似GPS的简单地图，就能“学习”人类司机在小范围内的驾驶模式。然后，它可以模仿人类驾驶员，控制自动驾驶汽车在全新的区域沿着规划路线行驶。该系统与人类驾驶员类似，能检测出地图与道路特征之间的不匹配。这有助于系统确定其位置、传感器或地图是否正确，以便纠正汽车的行驶方向。

为了训练这套系统，一名人工操作员操控一辆自动丰田普锐斯，该车配备了一些摄像头和一个基本的GPS导航系统，从当地郊区街道收集数据，包括各种道路结构和障碍物。该系统成功地为自动驾驶汽车导航，使汽车沿着预先规划的路径在一个不同的林区行驶，该区域专门用于自动车辆测试。

第一作者、麻省理工学院研究生Alexander Amini表示，“使用我们的系统，你不需要预先在每条路上进行训练，你只需下载一张新的地图，就让汽车在从未见过的道路上行驶。”

合著者、计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）主任Daniela Rus和电气工程与计算机科学教授Andrew和Erna Viterbi Professor 补充道，“我们的目标是使自动驾驶汽车能够在新环境下自动导航。比如，如果我们训练一辆自动驾驶汽车，让它在城市环境中行驶，比如在剑桥的街道，那么该系统也能够在树林中平稳行驶，即使是它从未见过的环境。”