無論是追球玩的小朋友、突然出現的牛群還是拋錨的汽車，這些意外障礙對於汽車駕駛者來說都是致命的。但是來自斯坦福大學的研究人員經過努力，已經研發出了相關的激光技術，可以預見到這樣的危險。

近日，斯坦福大學 SCIL(雷鋒網新智駕注：Stanford Computational Imaging Lab)實驗室的研究人員在 Nature 雜誌上發表了論文，對外闡述了這一新型激光技術到底是如何工作的。

基於這一技術的激光係統能夠有效的產生藏在轉角後物體的圖像，讓自動駕駛汽車可以提前“看見”還未出現在視域中的障礙物。

　　
“有一種先入為(wei) 主的觀念是，你沒法對那些沒有被攝像機直接看見的物體(ti) 進行成像處理，而我們(men) 找到了跨越這些限製的辦法。”論文聯合作者、斯坦福大學博士後 Matthew O'Toole 如是表示。

　　
他們(men) 找到的解決(jue) 之道是基於(yu) 激光雷達技術的方案。大家知道激光雷達很多時候用於(yu) 測繪，其技術原理主要是通過向物體(ti) 表麵發射激光脈衝(chong) ，並且測量光反射回來所需要的時間，這些數據之後會(hui) 被研究人員用作搭建物體(ti) 表麵的 3D 模型。

　　
不過斯坦福大學的新技術在這個(ge) 基礎上更進一步，使用激光來探測轉角之後的物體(ti) ，“幾乎就是一種魔法，”O'Toole 感歎。

　　
為(wei) 了更直觀地解釋這一技術的原理，斯坦福大學還為(wei) 這個(ge) 團隊和他們(men) 的技術拍攝了一段闡述短片。

　　
*視頻源自Youtube，雷鋒網新智駕上傳(chuan)

　　
在短片中，O'Toole 和他的同事們(men) 描述了他們(men) 是如何搭建起一個(ge) 演示模型的。這個(ge) 模型中，激光發射器和光子探測器被放置在被探測物體(ti) (實際是一隻兔子)旁邊牆壁(P 字母所在的位置)的前麵，同時在被探測物體(ti) 與(yu) 激光發射器、光子探測器之間，是一塊實體(ti) 擋板，製造了一種轉角的情境。

　　
在這個(ge) 場景中，激光脈衝(chong) (深紅的直線)開始以某個(ge) 角度向牆壁發射，脈衝(chong) 打在牆壁上後，產(chan) 生反射，這裏的反射是向多個(ge) 角度發散的。

　　
整個(ge) 過程中，研究團隊對於(yu) 收集直接從(cong) 牆壁反彈到探測器上的光子並不感興(xing) 趣，他們(men) 想收集的是經過牆壁反彈後，繼續射向那隻兔子然後再反彈、分散後的光子。“我們(men) 尋找的是經過第二次、第三次，甚至是第四次反彈之後的光子，這樣的光子能夠對隱藏物體(ti) 進行編碼和模型構建。”O'Toole 解釋稱。

　　
上述的流程存在的一個(ge) 問題是，射出的激光脈衝(chong) 打在了牆上的某個(ge) 點，而團隊要收集的返回信號則是來自於(yu) 另一個(ge) 點。這裏，O'Toole 和他的同事使用了一種獨特的技術，可以讓激光發射器和光子探測器指向相同的一點。

　　
然後，團隊利用信號時差的原理將那些直接反彈回來的光子移除掉，算法將那些保留下來的光子重建。塑形，逐漸形成清晰的針對轉角隱藏物體(ti) 的 3D 模型。

　　
“這是一個(ge) 非常簡單的調整成像的方法，但它對你如何從(cong) 這些信息中重建圖像具有重要意義(yi) 。”O'Toole 表示。他還指出，這樣的設置占用更少的內(nei) 存，處理起來也沒那麽(me) 費力，還能生成更高分辨率的圖像。

　　
在完成了對上述演示中那隻兔子的成像之後，O'Toole 所在的團隊又將他們(men) 的技術運用到了現實生活中，包括對轉角的“Exit”字樣進行 3D 重建。

　　
而說到這樣一項新技術的拓展應用時，O'Toole 說因為(wei) 道路標識和自行車等物體(ti) 的高反射性特質，所以他們(men) 的激光技術很適合於(yu) 運用到自動駕駛汽車領域。

　　
不過，很多的障礙依然存在。

　　
比如，對於(yu) 牆體(ti) 的初次掃描要花上一分鍾到幾個(ge) 小時不等，這是影響係統處理速度穩定性的重要因素;而且，針對一些反射性不那麽(me) 強的物體(ti) 如人體(ti) 、動物等等，係統如何應對;此外，麵對室外強光環境時，這項技術如何應對?

　　
無疑，斯坦福大學的團隊還需要思考更多。