自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

為了讓自動駕駛汽車的未來能夠變得更為安全，麻省理工(MIT)團隊開發出一種全新的深度感測成像系統(Depth-sensing imaging system)，最終將能夠讓自動駕駛汽車的視覺不會再受到濃霧影響。

MIT News 報導指出，自動駕駛系統的視覺多數都包含攝影鏡頭及傳感器，并依賴由可見光產生的圖像與影片來進行決策，而這一點上與人類駕駛判斷周遭的方式相似，這也是為什么霧對人或機器視覺都能夠造成同樣的阻礙。

為了解決濃霧造成問題，麻省理工研究人員 Guy Satat、Ramesh Raskar 和 Matthew Tancik 找到了一個方法，讓基于激光的成像系統即使是在濃霧中也可以準確計算與物體的距離。這類型成像系統主要是從攝影鏡頭中發射出短脈沖激光，再借由計算反射的時間來判斷與物體間的距離。

當天氣晴朗時，激光光的路徑清晰，這種判斷方式對于測量距離便非常準確，但是當碰到大霧時，由無數微小水滴組成的霧氣會將光線從各種方向散射出去，被打斷的激光光最終會在不同時間回到相機，也就讓基于反射時間判斷的方式無法準確。

團隊在進行了深入研究后發現，無論霧有多厚，散射后的激光光反射時間總是呈現一種非常特定的分布模式，為此他們已經開發出一種新的算法，能夠運用特定的運算濾波器(mathematical filters)來找出數據高峰，進而“看見”隱藏在霧中的實際物體位置。

在小房間進行的測試中，成像系統的可見度比人眼能看見的距離再遠上了 21 公分，這點距離雖然聽起來差異不大，但當放大到現實生活的環境條件時，霧的濃度并不會像團隊在房間內人為創造的那么厚，系統將能夠看到足夠遠的物體，讓車輛有足夠時間作出反應并安全的避開它們。

團隊預計將于 5 月在匹茲堡舉行的 計算攝影國際會議(ICCP 2018) 上正式公布詳細研究內容，相信這將能使自動駕駛汽車的視覺系統再度進化。