大雾环境不再是障碍，MIT研发出可让自动驾驶汽车在大雾环境中准确检测物体的系统

其实，不只黑暗环境，自动驾驶汽车想要安全上路，必须能够在大雾、下雨等极端天气或高密集人群等环境中实时识别路况。

近日，麻省理工学院（MIT）的研究人员宣布已研发出“可解析物体的图像并测量它们的深度”的系统，可在最浓的雾中拥有57厘米的能见度。值得一提的是，与普通的有雾环境不同，在研究人员营造的浓雾环境中，普通人的视野只有36厘米。

据悉，该系统是一个基于可见光的传感器系统，其核心在于统计数据。研究人员表示，雾粒子“反射”的光线到达单一统计模式（称为“伽马分布”）的时间是有规律的，因此，无论所处的环境雾浓度如何，他们都能基于这些数据开发出能够解释随时间变化的雾现象的系统,从而通过传感器识别浓雾环境的其他元素。

从当前来看，传感器在自动驾驶行业的应用越来越多。大多数自动驾驶汽车搭载的是基于可见光的传感器系统，以检测识别诸如行人、车辆之类的与路况相关的元素，并作出相应的反应。但由于雾会“散射”光线，当前大多传感器是无法做到精确识别的。

其实，不只大雾环境，自动驾驶汽车想要安全上路，必须能够在大雾、下雨等极端天气或黑暗、高密集人群等环境中实时识别路况，从而保证车主和道路其他人的安全。正如前段时间发生的Uber自动驾驶汽车撞人致死事故，绝大多数原因就在于该自动驾驶汽车上搭载的传感器没能在黑暗的环境中识别到受害者。

虽然过去几年，自动驾驶汽车技术发展迅速，但仍未达到完美的地步。行业从业者们想要让自动驾驶汽车真正上路，任重而道远。