當(dāng)前已經(jīng)上路測(cè)試的許多無人駕駛汽車，已經(jīng)配備了基本的環(huán)境感知與緊急避讓功能。但是對(duì)于一些潛在不可見的威脅，它還不能夠很好地避免。好消息是，一支斯坦福研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一套基于激光的新式系統(tǒng)。其旨在讓無人駕駛汽車“看到”四周角落的盲點(diǎn)，在兒童或其它車輛突然竄出來之前作出響應(yīng)。由于肉眼無法直接看穿，其采用了激光脈沖來對(duì)準(zhǔn)角落的盲點(diǎn)。 =y%rG :!  
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據(jù)悉，一個(gè)高靈敏度傳感器可以捕捉返回的光信息，經(jīng)過算法分析來得出一個(gè)“隱藏在視線之外的模糊快照”。雖然聽起來很“高科技”，但這并不是科學(xué)家首次成功展示這項(xiàng)“特異功能”。 8v yG*UK  
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早在 2012 年，一支麻省理工團(tuán)隊(duì)就進(jìn)行過類似的系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)。2014 年的時(shí)候，歐洲和加拿大研究人員已經(jīng)能夠重現(xiàn)隱藏物體的“光回聲”了。 .
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不過斯坦�？茖W(xué)家指出，他們的進(jìn)展主要體現(xiàn)在數(shù)學(xué)層面。鑒于光線會(huì)被物體散射，因此它可以從幾乎所有方向上向傳感器回饋過來，從而產(chǎn)生了大量的“噪點(diǎn)”。 FA>1x*;c  
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為此，斯坦福團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種能夠計(jì)算出被捕獲的光子路徑的先進(jìn)算法，然后憑借它來重現(xiàn)物體。論文合著者 David Lindell 表示： Ie'P#e'  
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非視線成像的一個(gè)重大挑戰(zhàn)，就是在測(cè)量噪聲中找到一種有效的方法，來重建隱藏對(duì)象的 3D 結(jié)構(gòu)。我認(rèn)為這種方法的最大影響，就是它的計(jì)算效率。

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