在多数全自动驾驶技术的基本需求当中，多半会需要结合 3D 地图资讯做为自动驾驶的资讯参考，这也是多数自动驾驶测试多半选择在拥有完整图资的地方进行，而麻省理工学院的团队开发了一套名为 MapLite 的自动驾驶系统，仅需要进行 GPS 定位，再结合车上感测器，即可再缺乏 3D 图资的情况、例如乡间小路进行自动驾驶。
这套系统可利用 GPS 数据推估车辆的基本位置，借由在车辆系统的可视范围产生 local navigation goal ，这个 local navigation goal 与自动驾驶的导航终点不同，是作为让自动驾驶车前进的方位目标，而自动驾驶系统会依照 local navigation goal 搭配车辆的感测器规划一条从当前移动到 local navigation goal 的路线，并利用 LiDAR 测量道路边际，能在缺乏完整图资的前提下进行自动驾驶。
以当前的情况，很难将所有的可行道路全部进行高精密度的 3D 图资建构，同时加上道路景致与周边的参照标的物更有可能因为道路施工等因素产生变化，如此种可自行依照车上的感测器资讯进行自动驾驶的规划也是有必要的。
像在台湾，即便在都会区，道路的周遭亦常常伴随施工有显著的变化，更不用说有许多山间小路与产业道路，要将这些路线全部进行 3D 图资化并不容易，若这套系统能商用化，也有助于因应这些特殊路线。
新闻来源： The Verge
