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想象一下，當你駕駛一輛自動駕駛汽車穿過隧道，你卻不知道前方發(fā)生了一起車禍，導致交通中斷。通常情況下，駕駛員需要依靠前面的汽車來判斷是否應該開始剎車，但如果你的汽車能夠透過遮擋看到前方車輛的情況，并更早地踩下剎車，情況會怎樣？
最近，在麻省理工學院和Meta的研究人員的共同努力下，一項名為PlatoNeRF的技術應運而生，有望徹底改變自動駕駛汽車的未來。這項技術將激光雷達和機器學習相結合，能夠創(chuàng)建出物理上很精確的3D模型，即使是在視線受阻的情況下也能準確捕捉場景。
PlatoNeRF的命名靈感來源于古希臘哲學家柏拉圖《理想國》中的洞穴寓言，其中被鎖在山洞中的囚犯只能根據(jù)投射在洞穴墻壁上的陰影來辨別外部世界，而該項技術也正是通過分析陰影來揭示被遮擋的物體。
研究人員使用了一種名為單光子激光雷達的新傳感方式，激光雷達通過發(fā)射光脈沖并測量光反射回傳感器所需的時間來繪制3D場景。單光子激光雷達會照亮場景中的目標點，一些光從該點反射并直接返回傳感器，而大多數(shù)的光會在返回傳感器之前就散射并從其他物體反射回來，PlatoNeRF主要依賴的就是這些光的第二次反射。
通過計算光線反射兩次并返回激光雷達傳感器所需的時間，PlatoNeRF可以捕獲有關場景的其他信息，包括深度以及有關陰影的信息。該系統(tǒng)追蹤次級光線（從目標點反射到場景中其他點的光線），以確定哪些點處于陰影中，根據(jù)這些陰影的位置，PlatoNeRF 就可以推斷出被遮擋物體的幾何形狀，從而為自動駕駛汽車提供更早的反應時間，以避免潛在的危險。
這項技術的應用遠不止于此。PlatoNeRF 還能夠提高 AR/VR 設備的效率，使用戶無需移動就能對房間進行幾何建模，同時也能幫助倉庫機器人在復雜環(huán)境中更快地定位物品。未來，研究團隊希望通過追蹤多次反射的光線來進一步改善場景重建，并計劃應用更多深度學習技術，結合彩色圖像測量來捕獲紋理信息。