该论文介绍，机器感知周围环境的能力关乎人类与机器人(包括自动驾驶汽车和机器人助手)的社会互动，能让这些机器能在没有人类干预的情况下进行决策。其中，相机视觉依赖照明，因此许多机器会通过使用声呐、雷达和激光雷达这类非可见信息的传感器来增强相机视觉。热信号也能用于辅助对某个场景的感知，但因为物体会不断释放和散播热辐射，所以热视觉一般缺乏材料特异性，容易产生模糊、不清晰、弱纹理的图像。

　　基于此，论文通讯作者、美国普渡大学西拉法叶分校Zubin Jacob和同事及合作者一起，开发出利用热物理学和机器学习提升夜间感知的“热辅助探测与测距”(HADAR)，HADAR使用的技术能消除杂乱的热信号。他们证明HADAR能在黑暗中感知纹理和深度，而且能感知物理特性。HADAR《贝博app网站》在夜间的感知准确度超过了目前使用的热测距技术，在日间的感知准确度堪比传统的基于照明的彩色立体视觉

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　　本报记者 郦道元 【编辑:孝静帝 】