穿透雨雾识别障碍物, 提高自动驾驶汽车安全性

南加州大学Viterbi工程学院教授Jayakanth Ravichandran研发的材料可用于自动驾驶汽车，可穿透雨雾识别障碍物，以此提高安全性。

通常，自动驾驶汽车的导航系统使用可见光来有效识别外界物体，但在雾天或下雨天，自动驾驶的汽车就好像变成了前照灯下的长颈鹿，在很大程度上无法感知前方逐渐接近的障碍物。散射光混淆了汽车的照明系统，从而模糊了真实物体和来自散射光本身反射的区别。在这种情况下，这些很容易被人眼识别的障碍物却无法被自动驾驶汽车识别。

为了能够及时发现危险情况，车内传感器需要具备能够提前预测障碍物的技术。幸运的是，南加州大学Viterbi工程学院Mork家族化学工程与材料科学系的一位助理教授Jayakanth Ravichandran希望通过研发新的电子和光学材料，使他所谓的“新一代技术”来改善人们日常生活，当然包括自动驾驶汽车。

Ravichandran说道：“看看你周围的智能手机、电脑和LED电视。在10到20年前，这些都是不存在的，至少不会是当前的形式。这些之所以成为可能，要归功于对这些技术中所采用的材料进行了研究。而我的团队正在研究未来十至二十年中技术所用的材料。”

Ravichandran带领博士生Shanyuan Niu、Boyang Zhao和硕士生Yucheng Zhou开展了最新的研究，发现了可能从根本上改变自动驾驶汽车运行方式的材料。Ravichandran的团队与Han Wang助理教授（南加州大学Viterbi工程学院谢明电气工程系）和Mikhail Kats助理教授（威斯康星大学麦迪逊分校）密切合作，这项合作最近发布在《Nature Photonics》上。

Ravichandran指出，通常自动驾驶汽车用于识别障碍物的可见光在有雾、烟或雨的情况下无法正常工作，但红外线可以穿透雾、烟或雨来识别障碍物。因此，研发能够在这些视线模糊条件下工作的新款红外设备，可以大大提高自动驾驶汽车的安全性。

他的实验室刚刚发现了一种可用于这类红外设备的材料。

这种化学成分为BaTiS3的材料可以在热成像系统（一种红外设备）中发挥作用。

热成像系统可通过跟踪物体发出的辐射量来识别该物体温度的变化。跟踪特定物体的温度变化，热成像系统甚至可在视线不可见的情况下识别物体移动情况——这是自动驾驶汽车的关键功能。

为了打造有效的热成像系统，必须要有一个探测器以感测热辐射并提供可读性响应，还要有一个用于过滤和处理传入辐射的系统。

BaTiS3当前作为过滤器，过滤传入辐射。之后也可能兼作探测器。

Ravichandran表示，“这是我们现在的探索方向。最重要的是，设备性能与材料性能之间存在微妙的联系。我们的工作是确定这种联系并在此理解之上寻找合适的材料。”

Ravichandran说道，尽管本实验室项目还处于早期阶段，团队的下一步是利用这种材料制造行之有效的设备，进而将其推向市场。他还希望找到比BaTiS3更适用于热成像系统的成分。

该实验室的这项研究成果还可以用于自动驾驶车辆传感器以外的其他应用，这着实令人兴奋。

Ravichandran表示：“也有可能利用这些材料探测环境污染物和空气中生物制剂。如果存在某种空气传播疾病，那么利用这项技术识别这些生物颗粒会非常容易。仍有很多的应用程序在开发中。”

编辑：Natasha Pinon

头图：JAYAKANTH RAVICHANDRAN教授和博士生SHANYUAN NIU在实验室中研发新一代技术（图片来源：VALENTINA SUAREZ，图片提供者：JAYAKANTH RAVICHANDRAN）