A comunicação entre automóveis vai ser importante para determinar distâncias quando todos os automóveis forem autónomos. Mas até lá vai haver um período de ajuste, com carros autónomos a partilharem a estrada com condutores. Isso sem falar de ciclistas e peões, que continuam a fazer parte do trânsito urbano. Como fazer, então, para detetar objetos e seres vivos cuja visão está bloqueada? É simples, é só arranjar maneira de ver através do obstáculo.

O Laboratório de Ciência Computacional e Inteligência Artificial do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusets) desenvolveu um algoritmo, chamado CornerCameras, que, em vez de detetar o movimento da luz para medir a velocidade e distância de um objeto, usa a penumbra, luz refletida por outros objetos. Ao virar a esquina, um sensor normal não iria conseguir detetar a presença de outro objeto, mas este consegue detetar pequenas variações na penumbra, o que vai ser uma ajuda para detetar tráfego que normalmente não estaria visível.

Esta análise é mais longa, pois necessita de acumular vários segundos de imagem para detetar diferenças no ambiente. Os investigadores do MIT ficaram surpreendidos por conseguir funcionar à chuva, que normalmente é uma barreira para sensores, mas admitiram que ainda existem alguma limitações a vencer. Primeiro, as CornerCameras não funcionam quando não há luz (pois não há reflexão em objetos circundantes) e que nuvens passageiras a bloquear o sol também afetam a eficácia do sistema.