目前我们经常在大城市里看到很多路测的自动驾驶汽车，这其中的原因莫过于其拥有大量的数据标注，包括谷歌的测试车对往往需要花费大量时间去标注车道，路肩，停车标志等等道路情况。
麻省理工学院计算机科技与人工智能实验室（CSAIL）主任Daniela Rus讲到，自动驾驶汽车通过这些地图即可确定自己的位置，判断其它汽车和障碍物等，因此这些汽车对于3D高精地图有着极高的需求。
如果在数百万公里的未标注的道路上行驶，那么结果可能会是另外一种情况，这样的道路往往复杂很多。
解决这个问题的办法是创建一个更先进的系统，一边在没有这些地图的情况下也能进行导航。为此，Rus和他的同事们开发了一套新系统：MapLite，该框架能够让自动驾驶汽车在没有3D地图的情况下驾驶从未去过的道路。
该系统使用GPS获取车辆位置，然后使用车载传感器生成通往这些局部点的路径，使用LiDAR来估计道路边缘（其倾向于比周围景观平坦得多）。
当然，MapLite也存在不完善之处。例如，它不知道如何应对山路和其他急剧变化的路况。然而，最终的目标是明确的：CSAIL希望自动驾驶汽车在没有手持的情况下可以安全驾驶任何道路。虽然3D地图对于处理城市复杂性仍然有用，但这对于农村旅行，雪景和其他需要即兴创作的场景来说可能非常重要。
