(بواسطة Giovanni Calcerano) طورت مجموعة من الباحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - نظامًا قادرًا على إنتاج صور لأجسام يكتنفها الضباب حتى عندما تكون كثيفة لدرجة أن الرؤية البشرية لا تستطيع اختراقها. النظام نفسه قادر أيضًا على قياس مسافة الأشياء فيما يتعلق بنقطة مرجعية مثل السيارة المتحركة. وبهذه الطريقة ، من المأمول الحصول على وحدة متكاملة تسمح بمساعدة السائقين البشر والتي ، بالمثل ، تتيح القيادة الذاتية حتى في ظروف الضباب وانخفاض الرؤية.
قام الباحثون باختبار النظام باستخدام خزان مياه صغير تم فيه غمر جهاز الترطيب. سمح الضباب الذي تم الحصول عليه برؤية الإنسان لـ سنتيمترات 36 فقط. كان النظام قادرًا بدلاً من ذلك على تحديد صور الكائنات حتى عمق سنتيمترات 57.
هذه القيمة بالتأكيد لا تمثل مسافة كبيرة ، لكن الضباب الناتج عن الدراسة هو أكثر كثافة مما يجب على السائق أن يواجهه عادة ؛ في العالم الحقيقي ، تسمح الظروف النموذجية للرؤية بحوالي 30-50 مترًا. يقول جاي ساتات ، الباحث في MIT Media Lab الذي قاد فريق التطوير: "قررت مواجهة التحدي المتمثل في تطوير نظام يمكنه الرؤية من خلال الضباب ، وأدركت أنه لم يكن تحديًا سهلاً". "نحن نتعامل مع مواقف واقعية ، حيث يكون الضباب ديناميكيًا وغير متجانس ، وفي حركة وتغيير دائمين ، مع مناطق أكثر كثافة وأقل كثافة. لم يتم تصميم طرق أخرى للتعامل مع مثل هذه السيناريوهات ”.
يستخدم النظام الجديد كاميرا تطلق دفعات قصيرة جدًا من ضوء الليزر وتقيس الوقت الذي تستغرقه الأشعة المنعكسة. في يوم صافٍ ، يشير الوقت الذي يستغرقه الضوء للعودة إلى العداد بأمانة إلى المسافات بين الأشياء التي تعكسه. لكن الضباب يتسبب في "تناثر" الضوء أو ارتداده بشكل عشوائي. عندئذٍ ، سينعكس معظم الضوء الذي يصل إلى مستشعر الكاميرا بواسطة قطرات الماء المحمولة جواً وليس بواسطة الأشياء المختلفة التي يجب على المركبات تجنبها.
يتغلب نظام MIT على هذه المشكلة باستخدام التحليل الإحصائي. في الواقع ، تمكن الباحثون من إثبات أنه بغض النظر عن كثافة الضباب ، فإن أوقات عودة الضوء المنعكس تلتزم بالنمط الإحصائي المعروف باسم توزيع جاما. يقدر النظام المعلمات لإنشاء منحنى التوزيع هذا ويستخدمه لتصفية انعكاس الضباب من إشارة الضوء التي تصل إلى مستشعر الكاميرا.
بشكل أساسي ، يقوم النظام بحساب توزيع مختلف لكل جهاز من وحدات 1.024 بكسل الخاصة بالاستشعار. وهذا هو السبب في قدرتها على إدارة الاختلافات في الكثافة التي تجعل الأنظمة الحالية عديمة الفائدة: فهي في الواقع قادرة على التكيف مع الظروف التي يرى كل بكسل فيها نوعًا مختلفًا من الضباب.
يقول ساتات: "الشيء العظيم هو أن الأمر بسيط جدًا". "إذا قمت بتحليل الطريقة ، فأنت تدرك أنها ليست معقدة للغاية. علاوة على ذلك ، لا يتطلب النظام أي معرفة مسبقة بالضباب وكثافته ، مما يساعد على العمل في أوسع ظروف الضباب ".
سيصف سات وزملاؤه نظامهم بالتفصيل في وثيقة في المؤتمر الدولي حول التصوير الحاسوبي في مايو. انضم ساتات ، في العمل ، من قبل مشرف أطروحته ، والأستاذ المساعد في فنون الإعلام والعلوم راميش راسكار ، وماثيو تانك ، وهو طالب دراسات عليا في الهندسة الإلكترونية وهندسة الكمبيوتر.