本文摘要：近日，麻省理工学院（MIT）的研究人员宣告已研发出有“可解析物体的图像并测量它们的深度”的系统，可在最浓的雾中享有57厘米的能见度。值得一提的是，与普通的有雾环境有所不同，在研究人员营造的浓雾环境中，普通人的视野只有36厘米。 据报，该系统是一个基于红外线的传感器系统，其核心在于统计数据。

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

据报，该系统是一个基于红外线的传感器系统，其核心在于统计数据。研究人员回应，雾粒子“光线”的光线抵达单一统计资料模式（称作“伽马产于”）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研发出有需要说明随时间变化的雾现象的系统，从而通过传感器辨识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于更加多。大多数自动驾驶汽车配备的是基于红外线的传感器系统，以检测辨识诸如行人、车辆之类的与路况涉及的元素，并做出适当的反应。但由于雾会“衍射”光线，当前大多传感器是无法做准确辨识的。

只不过，不只大雾环境，自动驾驶汽车想安全性上路，必需需要在大雾、大雨等极端天气或黑暗、低密集人群等环境中动态辨识路况，从而确保车主和道路其他人的安全性。正如前段时间再次发生的Uber自动驾驶汽车撞人丧命事故，绝大多数原因就在于该自动驾驶汽车上配备的传感器未能在黑暗的环境中辨识到受害者。虽然过去几年，自动驾驶汽车技术发展很快，但未有超过极致的地步。

行业从业者们想让自动驾驶汽车确实上路，任重而道远。

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