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新型激光系统让自动驾驶汽车可以看穿角落盲区

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当前已经上路测试的许多无人驾驶汽车,已经配备了基本的环境感知与紧急避让功能。但是对于一些潜在不可见的威胁,它还不能够很好地避免。好消息是,一支斯坦福研究团队正在开发一套基于激光的新式系统。其旨在让无人驾驶汽车“看到”四周角落的盲点,在儿童或其它车辆突然窜出来之前作出响应。由于肉眼无法直接看穿,其采用了激光脉冲来对准角落的盲点。

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研究人员 David Lindell 和 Matt O'Toole 进行系统试验

据悉,一个高灵敏度传感器可以捕捉返回的光信息,经过算法分析来得出一个“隐藏在视线之外的模糊快照”。虽然听起来很“高科技”,但这并不是科学家首次成功展示这项“特异功能”。

早在 2012 年,一支麻省理工团队就进行过类似的系统实验。2014 年的时候,欧洲和加拿大研究人员已经能够重现隐藏物体的“光回声”了。

不过斯坦福科学家指出,他们的进展主要体现在数学层面。鉴于光线会被物体散射,因此它可以从几乎所有方向上向传感器回馈过来,从而产生了大量的“噪点”。

为此,斯坦福团队开发了一种能够计算出被捕获的光子路径的先进算法,然后凭借它来重现物体。论文合著者 David Lindell 表示:

非视线成像的一个重大挑战,就是在测量噪声中找到一种有效的方法,来重建隐藏对象的 3D 结构。我认为这种方法的最大影响,就是它的计算效率。

研究人员称,他们的算法可以在一秒不到的时间内完成对光子数据的分析,效率高得可以直接在普通笔记本电脑上运行。当前要扫平的实用障碍,就在最初的扫描上:

为了生成一个隐藏对象的足够数据,系统需要在一个过程中发射许多激光脉冲,但要耗费一个小时的话,又显得没有必要了。

另外一个问题是环境光,在精心控制的实验室条件下,系统工作起来是没有问题的。但要把它带到明亮的太阳底下,传感器可能就有点不知所措了。

好消息是,在户外测试中,研究人员发现这项技术能够清晰地捕捉到高反射物体,比如鲜亮的服装颜色、路牌和标记等。

在未来,研究人员希望能够进一步提升其扫描速度、在日光下的工作能力、甚至可探测移动物体。

来源: cnBeta

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