如今，许多自动驾驶汽车使用的是自动系统，该系统与传感器和照相机协同工作。例如，特斯拉的Autopilot系统依靠雷达和其他传感器，以及一套由8个摄像头组成的Camera系统。然而，这些摄像头都不能告诉无人驾驶汽车角落处的信息。为此，麻省理工学院(MIT)的研究人员已经研发出一种新的摄像系统，他们称之为CornerCameras。
在网上发表的一项研究中，来自麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员描述了CornerCameras背后的算法。凡是有规律的视觉，无论是生物性的还是机械性的，都依赖于光线，CornerCameras可以捕捉到光线的细微变化。具体来说，他们发现了研究人员所说的“半影”，即一个由少量光线反射到地面上形成的阴影，而这个摄像机的视线正是来自角落里模糊的目标上。
CornerCameras能够将这些阴影的细微变化拼凑成某种图像，它可以告诉我们目标的位置。主要作者凯瑟琳·鲍曼(Katherine Bouman)在新闻发布会上说，“尽管这些物体不能被摄像机看到，但我们可以观察它们的运动如何影响半影，以确定它们在哪里，要去哪里。”
很明显，这样一个系统可以提高自动驾驶汽车在路上的视觉能力。鲍曼补充说：“如果一个小孩飞奔到街上，司机可能无法及时作出反应。”然而，目前，CornerCameras需要做一些改进。首先，这项技术不能在极低的光照条件下工作，因为这样算法会被光线的变化所迷惑。“虽然我们还没有达到那样的水平，但有一天，这种技术可以用于给司机提供几秒钟的警告时间，并在很多生死攸关的情况下提供帮助。”
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