日前有海外媒体报道称，麻省理工学院正在开发一项新的成像技术，该技术能在雾中识别30-50米范围内的障碍物，以为自动驾驶系统提供参考，实现在雾中的正常行驶。
不管是传统驾驶还是自动驾驶，大雾天都会让行车变得危险。虽然目前大多数的自动驾驶车辆使用的系统是基于雷达和高清摄像头组成的道路信息采集系统搭建，但并不能保证在任何时候给车辆提供周围环境的准确信息。特别是依摄像头为主要参考信息的自动驾驶系统，虽然能够比较准确的识别路标等信息，但在雾中它们就会变得毫无用处。
为了解决这个问题，麻省理工学院的研究人员Guy Satat，Ramesh Raskar 和Matthew Tanck创建了一种基于激光的成像系统，即使在浓雾中也可以精确计算汽车与障碍物的距离，该技术可以提高自动驾驶系统在雾中的路况信息采集能力。实验中他们将一个特殊的摄像头置于充满浓重人造雾的空间内，使用特殊的技术解析57厘米（1.8英尺）范围内的物体图像，得到了较为清晰的影像。
“虽然这个在雾中识别成像系统很挑战，但我们认为将其开发完成有极大的意义，”麻省理工学院的Guy Satat说道，“我们正在密集的进行各种条件下的实验，模拟动态和视感逼真的雾,甚至是更浓密、能见度更低的雾，以完善该系统能适应更恶劣的工作环境。”该研究项目目前仍处于初期阶段。团队计划在今年5月于匹兹堡举行的计算摄影国际会议上介绍他们的新发明。（编辑：琪琪）
