盖世汽车讯 想象一下，在漫长的一天工作后开车回家，突然，有一辆车从一条隐蔽的小巷中冲出，幸运的是，你乘坐的自动驾驶汽车早在它进入你的视线之前就看到了它，并减速行驶已避免发生碰撞。这看起来很神奇，但是美国加州理工学院（Caltech）的一项技术却让这一切更接近现实。

目标物体和采用NLOS技术生成的物体图像（图片来源：加州理工学院）

随着自动驾驶汽车、先进航天设备以及其他依赖传感器进行导航的技术出现，人们对能够扫描障碍物、行人或其他物体的先进技术的需求日益增长。但是，如果有物体是被遮挡在另一个物体后面呢？

据外媒报道，最近，加州理工学院的研究人员描述了一种新方法，基本上可以将附近的所有物体表面变为透镜，间接给被遮挡的物体成像。

该技术是一种非视距（NLOS）传感技术，能够探测到观看者视线之外所感兴趣的物体。此种新方法被称为“UNCOVER”（揭开），通过利用墙壁等附近的平面作为透镜，以清晰地看到被隐藏的物体。

目前大多数NLOS成像技术可探测来自被隐藏物体的光线，此类光线能够被墙壁等表面被动反射。不过，由于墙壁等表面都会将光线散射出去，因此该项技术不能产生清晰的图像。

然而，UNCOVER技术通过波前整形技术直接抵消掉此种散射现象。此前，波前整形技术无法使用，因为其需要使用一个近似的点光源——导星，以推断出被隐藏物体的细节。

研究人员表示：“我们知道，透镜会把一个点映射到另一个点。如果你通过一个表面粗糙、不好的“透镜”看东西，这个点的图像就会很模糊，而且光线扩散到各个地方，但是可以将粗糙的表面进行打磨、抛光，以引导光线到正确的位置。这也是导星发挥作用的方式，它能够显示微小的凸起在哪里，这样我们就知道如何正确地抛光表面。”

研究人员发现，这些被隐藏起来的物体本身就可用作导星，最终，他们研发了一种NLOS成像法，能够将散射的光线重新拼接成清晰的被隐藏物体图像。

研究人员表示，该成像方法可能对自动驾驶、救援任务和其他遥感相关任务有用。在自动驾驶应用方面，研究人员表示：“利用该方法，我们可以看到十字路口的所有交通状况，可能可以帮助汽车预测人们无法直接看到的潜在危险。”

采用UNCOVER技术可能会让汽车拥有与人类一样好的视力，也会让人类成为更好的驾驶员。人类驾驶员可能能够在几英尺外发现一个乱穿马路的行人，而配备了UNCOVER技术的自动驾驶汽车可能会发现下一个街区有乱穿马路的行人，前提就是需要绝佳的成像条件。

UNCOVER成像技术对于地球之外的应用也很有用，例如，在未来的机器人火星探测任务中，研究人员表示：“我们希望火星漫游者拍摄另一颗行星的图像，以帮助我们更好地了解那颗行星。不过，此类火星漫游者由于资源和电力有限，可能很难到达某些地方。有了此种非视距成像技术，就不需要此类漫游者自己完成此类任务，只需要找到光线可以到达的地方即可。”