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MIT研究人员解决无人驾驶汽车一大难题:突破雾障

4月2日消息,麻省理工学院媒体实验室(MITMediaLab)的研究人员早已研发出有一种全新的图像系统,这一系统需要测算出有被浓雾覆盖面积且人眼见不明的物体的距离。麻省理工学院媒体实验室研究这种图像感应器系统的主要目标,就是要把涉及的技术统合到无人驾驶汽车之中,这样,即使是在险恶天气环境下,无人驾驶汽车也需要避免障碍物,会撞到上这些障碍物体,从而防止撞击车祸。

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本文摘要:4月2日消息,麻省理工学院媒体实验室(MITMediaLab)的研究人员早已研发出有一种全新的图像系统,这一系统需要测算出有被浓雾覆盖面积且人眼见不明的物体的距离。麻省理工学院媒体实验室研究这种图像感应器系统的主要目标,就是要把涉及的技术统合到无人驾驶汽车之中,这样,即使是在险恶天气环境下,无人驾驶汽车也需要避免障碍物,会撞到上这些障碍物体,从而防止撞击车祸。

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4月2日消息,麻省理工学院媒体实验室(MITMediaLab)的研究人员早已研发出有一种全新的图像系统,这一系统需要测算出有被浓雾覆盖面积且人眼见不明的物体的距离。麻省理工学院媒体实验室研究这种图像感应器系统的主要目标,就是要把涉及的技术统合到无人驾驶汽车之中,这样,即使是在险恶天气环境下,无人驾驶汽车也需要避免障碍物,会撞到上这些障碍物体,从而防止撞击车祸。这种图像感应器系统利用“飞行中时间(TOF)”照相机技术,这种照相机技术可以对着物体收到激光较短脉冲,然后再行测算出有激光从物体回到所需的时长。

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一般而言,浓雾不会集中激光,让无人驾驶汽车很难辨识,但是,研究人员研发出有一种算法,寻找了让集中激光表明障碍物距离的方法。在麻省理工学院媒体实验室的照相机文化部门(CameraCultureGroup),研究人员仿真了浓雾状态下驾车的场景,而且这种雾要比汽车现实自然环境下遇上的大雾美浓很多。

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在这样的环境下,研究人员对上述系统展开了测试。测试结果表明,该系统展现出要比人眼仔细观察交易好得多。事实上,在此前的这种环境下,多数图像系统的展现出都较好。

无论如何,一个能与自然人驾驶员处置浓雾障碍相媲美的导航系统,对无人驾驶汽车而言,认同是一个极大的突破。


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