本文摘要：虽然产业里大动作大大，但是因为实际应用于场景的复杂性过低，自动驾驶距离大规模商业化落地还有诸多必须迈过去的技术门槛，其中灵敏感官周边事物变化就是自动驾驶公司首先要去解决问题的问题。最近，MIT在这方面又获得了明显进展。 据理解，MIT工程师团队研发了一套取名为ShadowCam的系统，这套系统可以根据地面人、物感应在地面的阴影变化来辨别否有移动的“目标”附近，如果未来应用于在自动驾驶汽车上，它可以协助汽车敏锐地避免冲撞过来的车、人或者未知物体。

虽然产业里大动作大大，但是因为实际应用于场景的复杂性过低，自动驾驶距离大规模商业化落地还有诸多必须迈过去的技术门槛，其中灵敏感官周边事物变化就是自动驾驶公司首先要去解决问题的问题。最近，MIT在这方面又获得了明显进展。

据理解，MIT工程师团队研发了一套取名为ShadowCam的系统，这套系统可以根据地面人、物感应在地面的阴影变化来辨别否有移动的“目标”附近，如果未来应用于在自动驾驶汽车上，它可以协助汽车敏锐地避免冲撞过来的车、人或者未知物体。在实验中，MIT研究团队测试和对比了加装该系统与加装雷达的机器人在避障上的展现出，他们找到在机器人感应器到周围驶向的车辆并停下的过程中，新的系统比雷达检测整整慢了半秒多。半秒对于一般情况来说，这一优势并不显著，但是在自动驾驶高速场景中，它可能会协助防止车祸的再次发生或者减低损失。

对于如何将之应用于在实际场景中，研究人员DanielaRus讲解说道，“我们的解决方案可以用在车辆的预警系统中。如果周围有其他移动物体或人，它可以向中控台收到警告，警告有人到来，让车辆滑行并调整路径作好打算，以防止事故的再次发生。

”目前，MIT研发的这一系统意味着在室内短距离情况下做到了测试。在室内，机器人的速度要较低得多，光照条件也更为完全一致，这使得系统更容易检测和分析阴影。

研究团队回应，未来他们将大大优化系统，提高系统的敏感性和对惯性与动态阴影的分辨力。

本文来源：大宝777游戏-www.istanbulkariyermerkezi.com