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| MIT旗下摄像头文化小组（Camera Culture group）的研究人员发表了论文，其在文中提到了飞行时间成像新方法（time-of-flight imaging），将深度分辨率（depth resolution）提升了1000倍。对自动驾驶车辆而言，该高清分辨率或将非常实用。 新方法或将能透过浓雾，实现精准测距，解决自动驾驶研发中的一大难题。当前的飞行时间系统的测距为2米，深度分辨率约为1厘米。对于当今车辆所搭载的辅助停车系统及碰撞探测系统而言，上述参数已足够好了。 然而，MIT研究人员推出了这款新系统，在同样的测距范围内，其深度分辨率可达3微米。研究人员Kadambi还进行了相关测试，利用长达500米的管线传输光信号，每隔一段距离配置滤光片（filters），旨在模拟长距离传输中能量衰减（power falloff），然后再流入系统。上述测试表明，在500测距范围内，MIT的新系统仍能实现深度分辨率，但只能达到1厘米。 光爆长度（light-burst length）是决定该系统深度分辨率的因素之一，另一项因素为检测率（Detection rate），正是该参数限制了当前飞行时间系统的分辨率，使其仅停留在厘米级。 Kadambi表示，若要提升分辨率，还需要借助另一项技术——干涉测量（interferometry），将光束一分为二，其中一条保持其流动（circulating），令外半束则作为“样本光束（sample beam）”，并入视觉场景内。当反射后的样本光束与另外的半束光束从重新融合后，两束光束将出现相位差——电磁波（electromagnetic waves）的波峰波谷（troughs and crests）将进行相关性校准，从而提供超高精度测距，测试样本光束的行程。 相较于低频率系统，Gigahertz光学系统对浓雾测距补偿值要优于前者。浓雾是飞行时间系统的一大难题，因为会造成散射，致使返回的光信号转向或偏斜（deflects），导致信号延迟或出现光束倾斜。但若启用高分辨率系统后，上述问题就能解决。 |
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