Большинство испытаний автомобилей с автоматическим управлением проходит в таких местах, как Калифорния, Аризона и Невада, и этому есть причина. Датчики, на которые рассчитывают эти автомобили, менее надежны при плохой погоде и других условиях плохой видимости. Но MIT утверждает, что разрабатывает новые технологии, которые могут помочь с этим.
Экспериментальный датчик MIT считывает излучение с длинами волн менее терагерца, которые находятся между микроволновым и инфракрасным излучением в электромагнитном спектре. Это означает, что они могут быть обнаружены через туман и пыль, согласно MIT. Лидарные датчики, используемые в большинстве автономных автомобилей, которые в настоящее время тестируются на дорогах общего пользования, основаны на длинах волн инфракрасного излучения, которые, скорее всего, будут нарушены в этих условиях, утверждает MIT.
Но у суб-терагерцовых датчиков есть некоторые недостатки. Датчики требуют сильных сигналов для работы, и это ранее требовало громоздкого и дорогого оборудования, согласно MIT. Вот почему эта технология никогда не была опробована в автомобилях с самостоятельным вождением.
Исследователи разработали прототип суб-терагерцового датчика, который помещается на микросхему, но при этом достаточно чувствителен, чтобы предоставлять полезную информацию даже при наличии значительного шумового сигнала, утверждает MIT. Это благодаря тому, что исследователи называют «децентрализацией», которая основана на массиве отдельных пикселей, размещенных на чипе. Они могут использоваться для определения расстояния до близлежащих объектов, аналогично лидару, но их также можно «направлять» в определенном направлении, чтобы получать изображения окружающей среды с высоким разрешением, утверждает MIT.
Как и в случае со всеми исследованиями, стоит отметить, что многообещающие результаты в лаборатории могут не подойти для использования в реальных продуктах. Эта технология датчиков является одним из нескольких недавних исследовательских проектов MIT, касающихся автомобилей с автоматическим управлением. Университет также разработал экспериментальный алгоритм, чтобы помочь автомобилям выполнять изменения полосы движения и систему навигации для сельских дорог, которые могут быть плохо составлены.