自動駕駛是未來的大勢所趨。但現階段，自動駕駛在技術等層面上依舊面臨桎梏。比如，惡劣的天氣條件就給自動駕駛汽車帶來了挑戰。

通常，自動駕駛汽車使用激光雷達和雷達來探測前方道路上的障礙物，但這兩種系統依舊有其局限，尤其不善于在霧氣環境中識別車輛。

其中，激光雷達（Light Detection And Ranging）傳感器通過發射激光脈沖來測量物體的形狀和距離，然后測量光線反射回物體所需的時間，激光雷達可以在晴朗的天氣里繪制出高分辨率的三維圖像，但在霧、灰塵、雨或雪中卻看不見。

而雷達裝發出無線電波，同樣地，這些電波也會被位于其路徑上的物體反射回來。雷打雖然可以在任何天氣下都能看到，但它只能對探測到的東西產生部分圖像，這是因為即使在理想條件下，它發射的無線電信號中也只有一小部分被反射回傳感器。

現在，加州大學圣地亞哥分校的一個研究小組通過在一輛車的引擎蓋上安裝兩個雷達裝置，將激光雷達和雷達的功能成功“折疊”，解決這一局限。兩個雷達裝置相距大約一輛車寬（1．5米/4．9英尺）。特殊的算法將接收到的反射信號組合起來形成一幅合成圖像，同時也過濾掉不相關的背景“噪聲”。

研究人員表示，通過在不同的有利位置和重疊的視場，他們創造了一個高分辨率的區域，很有可能探測到存在的物體。

隨后的試驗證實，在晴朗的白天和夜晚進行試駕中，該系統與激光雷達傳感器一樣，可以確定車輛在交通中行駛的尺寸。在模擬大霧天氣的試驗中，它的性能沒有改變。研究小組用霧機“隱藏”了另一輛車，他們的系統精確地預測了它的3D幾何結構。而激光雷達傳感器則沒有通過測試。

此外，更多的雷達意味著更多的噪音。因此，該團隊開發了新算法，可以將來自兩個不同雷達傳感器的信息融合在一起，生成一幅沒有噪聲的新圖像。

值得一提的是，該小組還構建了第一個數據集，將兩個雷達的數據結合起來。這些數據來自視野重疊的多個雷達。該數據集由54000個雷達圖像組成，包括白天和晚上在實時交通和模擬霧條件下的駕駛場景。研究人員表示，未來的工作將包括在雨中收集更多的數據。為此，研究小組首先需要為他們的硬件制作更好的保護罩。

目前，該團隊正與豐田合作，將新的雷達技術與攝像頭融合。顯然，兩只眼睛總比一只眼睛好，兩個雷達的重疊也真是地改善了雷達的視覺效果。而其項目一經成功，也將具有極大的商業價值。

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