大霧環境不再是障礙，MIT研發出可讓自動駕駛汽車在大霧環境中準確檢測物體的系統

其實，不只黑暗環境，自動駕駛汽車想要安全上路，必須能夠在大霧、下雨等極端天氣或高密集人群等環境中實時識別路況。

近日，麻省理工學院（MIT）的研究人員宣布已研發出“可解析物體的圖像并測量它們的深度”的系統，可在最濃的霧中擁有57厘米的能見度。值得一提的是，與普通的有霧環境不同，在研究人員營造的濃霧環境中，普通人的視野只有36厘米。

據悉，該系統是一個基于可見光的傳感器系統，其核心在于統計數據。研究人員表示，霧粒子“反射”的光線到達單一統計模式（稱為“伽馬分布”）的時間是有規律的，因此，無論所處的環境霧濃度如何，他們都能基于這些數據開發出能夠解釋隨時間變化的霧現象的系統,從而通過傳感器識別濃霧環境的其他元素。

從當前來看，傳感器在自動駕駛行業的應用越來越多。大多數自動駕駛汽車搭載的是基于可見光的傳感器系統，以檢測識別諸如行人、車輛之類的與路況相關的元素，并作出相應的反應。但由于霧會“散射”光線，當前大多傳感器是無法做到精確識別的。

其實，不只大霧環境，自動駕駛汽車想要安全上路，必須能夠在大霧、下雨等極端天氣或黑暗、高密集人群等環境中實時識別路況，從而保證車主和道路其他人的安全。正如前段時間發生的Uber自動駕駛汽車撞人致死事故，絕大多數原因就在于該自動駕駛汽車上搭載的傳感器沒能在黑暗的環境中識別到受害者。

雖然過去幾年，自動駕駛汽車技術發展迅速，但仍未達到完美的地步。行業從業者們想要讓自動駕駛汽車真正上路，任重而道遠。

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