对于机器而言，视觉是测距的过程，雷达或是红外线传感器发射的光束打在障碍物上会反射回来，通过发射到反射回来的时间计算出距离，从而知道那个位置有某个东西存在。

　　机器视觉远不能达到人眼的效果，但机器的优势在于可以穿透障碍物看到它背后的东西。今年早些时候，麻省理工学院研发了一款微波摄像机，可以拍到障碍物背后的3D图像。这款摄像机与微软新的Xbox Kinect感测器的工作方式相同，发射微波脉冲并追踪获得反馈的时间，并利用计算机成像技术生成图像。但是这种成像技术很慢，需要花费较长的时间。如果你想知道拐角处是否有车过来，它是没办法及时做到的。

　　由ScanLAB Projects制作的无人驾驶汽车的“眼中”

　　英国赫瑞·瓦特大学的物理系博士生 Genevieve Gariepy和她的同学们一起研发了一套跟激光雷达类似的系统，不过反应更快更灵敏，它可以在短短几秒钟出隐藏的物体。

　　该摄像头采用回声定位技术，定位盲区附近的物体。同时，其先进的摄像头模块*，它可以跟踪单个光子的光。系统会向周围发射数百万的脉冲波，当这些脉冲波到达地面后会以球状波发散出去，碰到障碍物后会再反射回来，当这些反射回来的光出现在摄像头的“视线”范围内，通过计算来回的时间，就可以判断出障碍物的位置。摄像头以200 亿帧/秒的速度进行拍摄，位置的度能达到厘米。

　　根据他们在Nature Photonics上发表的论文，他们用一个30厘米高的泡沫小人当做实验对象，让小人以每秒2.8cm的速度移动，在这个过程中监测出小人的具体位置。Gariepy表示目前他们只是通过这个实验证实了这个概念的可能性，未来他们希望将这项技术应用于真实的环境中，比如汽车系统，可用于避免汽车的碰撞。

　　step 1：观察角落

　　step 2：定位隐藏物体

　　step 3：计算出具体位置

　　step 4：运动目标的移动跟踪

　　团队希望能更快更远地。现在得到具体位置需要花费5秒钟，3秒钟是SPAD相机用来接收数据，另外2秒是用来计算的。他们希望将整个过程压缩到1秒。而在距离上，目前只能到1米左右距离的物体，而他们希望能实现10米的。

　　现在的无人驾驶汽车同样使用的是激光雷达来前方是否有障碍物，从而保障交通。但面对现实生活中无处不在的变数，无人驾驶需要更加明慧的“眼睛”才能将风险降到。当然，他们也同时面临一些激光雷达普遍存在的问题，比如当空气中有雾、有灰尘、有烟时，是无法进行的。