麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）的研究人员已经研发出一种全新的图像系统，这一系统能够测算出被浓雾覆盖且人眼看不清的物体的距离。
麻省理工学院媒体实验室研究这种图像感应系统的主要目标，就是要把相关的技术整合到无人驾驶汽车之中，这样，即使是在恶劣天气环境下，无人驾驶汽车也能够避开障碍物，不会撞上这些障碍物体，从而避免碰撞车祸。
这种图像感应系统利用“飞行时间（TOF）”照相机技术，这种相机技术可以对着物体发出激光短脉冲，然后再测算出激光从物体返回所需的时长。一般而言，浓雾会分散激光，让无人驾驶汽车很难识别，但是，研究人员研发出一种算法，找到了让分散激光显示障碍物距离的方法。
在麻省理工学院媒体实验室的相机文化部门（Camera Culture Group），研究人员模拟了浓雾状态下开车的场景，而且这种雾要比汽车真实自然环境下遇到的大雾浓很多。在这样的环境下，研究人员对上述系统进行了测试。测试结果表明，该系统表现要比人眼观察交易好得多。事实上，在此前的这种环境下，多数图像系统的表现都较差。
无论如何，一个能与自然人驾驶员处理浓雾障碍相媲美的导航系统，对无人驾驶汽车而言，肯定是一个巨大的突破。
