开车不再受浓雾影响

#科技02:591108

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在任何一种天气中行车
都会有着不同的挑战和限制
在能见度有限的情况下
驾驶汽车
比如薄雾或大雾天
则更具有挑战性和危险性
不过幸运的是
麻省理工的一组研究人员
最近研发出了一套
可能解决这个问题的系统
麻省理工的研究人员研发了一个
新型的成像系统
它能够测算人眼无法看到的
被浓雾遮掩的物体
与车身之间的距离
在雾天进入抓瞎状态
对于可靠自动车载导航系统
的研发工作来说
一直都是个主要障碍
因此 这套系统对于无人驾驶汽车的研发来说
可能是一个巨大突破
为了测试系统是否可行
团队把物体
放置在一个约一米长的密封盒子里
然后慢慢地充入浓雾
盒子外有一个激光器
向浓雾中
发射光脉冲
还有一个相机
用来测量
光折回的时间
他们发现
他们的系统
甚至可以对裸眼不可见的物体
进行成像
更具体地说 在这样的浓雾里
人的可视距离只有36厘米
而他们的系统可以分析物体的图像
测算出57厘米内物体的距离
57厘米并不是很远
但是研究所用的雾
远比现实生活中人们驾车
可能碰到的雾
要浓得多
重点在于
这个系统比肉眼观察灵敏的多
而之前的系统 表现就比较差了
这个系统是用来解决
反射自水滴的光
使大部分成像系统都失灵
让识别前方物体变得几乎不可能这一问题
麻省理工的研究人员推算出了一个公式
这个公式
利用有特征的散射光数据
把来自相机的原始数据
分成两个部分
反射自被遮蔽物体的光
和反射自雾的光
反射自物体的光
被用于推测物体样貌
和计算物体距离
当然 能见度这个概念不能很好地被定义
因为不同的颜色和纹理的物体
能被看见的最远距离是不同的
因此 为了让系统表现的更好
这个团队用了一个更严密的度量单位
这个被称作“光深度”的单位
是用来度量透过雾的光量的
光深度的大小与距离无关
所以系统测出的光深度
是唯一确定的
无论物体是在1米外
还是50米外
测量出的光深度
都是一样的
事实上
这个系统对于远距离物体的判定
甚至表现的更好
因为物体距离较远时
光子到达的时间差
变的更长了
这为获取更精确的图像提供了便利
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