自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

為了讓自動駕駛汽車的未來能夠變得更為安全，麻省理工(MIT)團隊開發(fā)出一種全新的深度感測成像系統(tǒng)(Depth-sensing imaging system)，最終將能夠讓自動駕駛汽車的視覺不會再受到濃霧影響。

MIT News 報導指出，自動駕駛系統(tǒng)的視覺多數(shù)都包含攝影鏡頭及傳感器，并依賴由可見光產(chǎn)生的圖像與影片來進行決策，而這一點上與人類駕駛判斷周遭的方式相似，這也是為什么霧對人或機器視覺都能夠造成同樣的阻礙。

為了解決濃霧造成問題，麻省理工研究人員 Guy Satat、Ramesh Raskar 和 Matthew Tancik 找到了一個方法，讓基于激光的成像系統(tǒng)即使是在濃霧中也可以準確計算與物體的距離。這類型成像系統(tǒng)主要是從攝影鏡頭中發(fā)射出短脈沖激光，再借由計算反射的時間來判斷與物體間的距離。

當天氣晴朗時，激光光的路徑清晰，這種判斷方式對于測量距離便非常準確，但是當碰到大霧時，由無數(shù)微小水滴組成的霧氣會將光線從各種方向散射出去，被打斷的激光光最終會在不同時間回到相機，也就讓基于反射時間判斷的方式無法準確。

團隊在進行了深入研究后發(fā)現(xiàn)，無論霧有多厚，散射后的激光光反射時間總是呈現(xiàn)一種非常特定的分布模式，為此他們已經(jīng)開發(fā)出一種新的算法，能夠運用特定的運算濾波器(mathematical filters)來找出數(shù)據(jù)高峰，進而“看見”隱藏在霧中的實際物體位置。

在小房間進行的測試中，成像系統(tǒng)的可見度比人眼能看見的距離再遠上了 21 公分，這點距離雖然聽起來差異不大，但當放大到現(xiàn)實生活的環(huán)境條件時，霧的濃度并不會像團隊在房間內(nèi)人為創(chuàng)造的那么厚，系統(tǒng)將能夠看到足夠遠的物體，讓車輛有足夠時間作出反應并安全的避開它們。

團隊預計將于 5 月在匹茲堡舉行的 計算攝影國際會議(ICCP 2018) 上正式公布詳細研究內(nèi)容，相信這將能使自動駕駛汽車的視覺系統(tǒng)再度進化。