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【聚焦】突破雾障 MIT研究人员解决无人驾驶汽车一大难题

2018-04-03来源:ITS智能交通

  大雾的天气给司机驾车出行带来了较大的安全隐患,稍有不慎极易酿成事故,在高速公路上有很多的追尾事故都是发生在大雾天气,由此造成的人员和经济上的极大损失,对高速路行车安全构成了严重威胁。
  大雾天开车对于司机来说危险系数就很高,更何况并不成熟的无人车呢。所以未来无人车要想走上街头,必须要考虑到在能见度较低的雾天,传感器能否准确的识别周围物体。近日MIT(麻省理工)研究出一种新的成像技术,无人车可以穿透大雾看到前方事物,并计算出与汽车之间精确距离。

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  大部分自动驾驶系统都基于可见光的成像系统,但在大雾天气,这种可见光技术会受到影响,辨识度较低。据麻省理工介绍,这项成像技术基于激光成像系统,无论大雾多厚,都会准确呈现出前方的物体。

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  无人驾驶汽车技术难题,无人驾驶障碍感知技术
  麻省理工学院媒体实验室研究这种图像感应系统的主要目标,就是要把相关的技术整合到无人驾驶汽车之中,这样,即使是在恶劣天气环境下,无人驾驶汽车也能够避开障碍物,不会撞上这些障碍物体,从而避免碰撞车祸。

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  无人驾驶汽车技术难题,无人驾驶障碍感知技术
  这种图像感应系统利用“飞行时间(TOF)”照相机技术,这种相机技术可以对着物体发出激光短脉冲,然后再测算出激光从物体返回所需的时长。一般而言,浓雾会分散激光,让无人驾驶汽车很难识别,但是,研究人员研发出一种算法,找到了让分散激光显示障碍物距离的方法。
  在麻省理工学院媒体实验室的相机文化部门(Camera Culture Group),研究人员模拟了浓雾状态下开车的场景,而且这种雾要比汽车真实自然环境下遇到的大雾浓很多。在这样的环境下,研究人员对上述系统进行了测试。测试结果表明,该系统表现要比人眼观察交易好得多。事实上,在此前的这种环境下,多数图像系统的表现都较差。
  无论如何,一个能与自然人驾驶员处理浓雾障碍相媲美的导航系统,对无人驾驶汽车而言,肯定是一个巨大的突破。 

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