隨著自動駕駛技術(shù)向更廣泛應用方向發(fā)展，其在成像方面也取得了很多進展。但是，自動駕駛汽車面臨的一個與提高安全性相關(guān)的技術(shù)挑戰(zhàn)是，不具備很強大的觀察周圍角落情況的能力。

　　成像和傳感是自動駕駛技術(shù)的關(guān)鍵，同時也是激光雷達（光探測和測距）等3D激光掃描系統(tǒng)的重點領(lǐng)域，此類系統(tǒng)可讓自動駕駛汽車使用旋轉(zhuǎn)激光束探測并且避開障礙物，從而進行安全駕駛。但是，目前的成像技術(shù)還需得到改進，才能提升自動駕駛汽車的性能。據(jù)外媒報道，美國波士頓大學（Boston University）研究人員進行了一項研究，研發(fā)出一種新方法，可讓自動駕駛汽車中的人工智能組件看到車輛周圍角落的情況。

　　此前，為了讓自動駕駛汽車能夠感知車輛周圍角落的情況，人們曾嘗試結(jié)合激光掃描儀和高度靈敏的攝像頭，也取得了一些成果。但是，波士頓大學的研究人員成功讓自動駕駛車輛感知周圍角落的情況，但同時無需使用高級的光學設(shè)備。該技術(shù)基于一個標準的數(shù)字攝像頭以及一個被稱為“計算潛望鏡”的特殊算法。

　　該技術(shù)工作的原理類似于玩具潛望鏡，是一個由兩面一樣的鏡子或棱鏡組成的設(shè)備，可讓人看到被障礙物阻擋的物體。該技術(shù)雖然不依賴于鏡像，但是原理類似。波士頓大學研究的算法利用的是，光線可從不同模式類似于墻壁的結(jié)構(gòu)進行反射的事實，從而能夠評估所創(chuàng)造的不同物體的無序程度。該人工智能組件的主要任務就是解讀分散的反射鏡像。

　　目前，波士頓大學研究人員正對該技術(shù)進行測試，以了解其在實際應用中的工作表現(xiàn)如何，希望該算法能夠用于監(jiān)控危險環(huán)境，進行導航，或許可以幫助自動駕駛汽車看清周圍角落的狀況。