O recente acidente mortal com um carro autónomo, nos Estados Unidos, veio levantar questões sobre as capacidades destes veículos anteciparem a presença de obstáculos na estrada de uma longa distância, incluindo seres humanos a atravessar a rua. Um obstáculo é o nevoeiro, que inutiliza sensores e aumenta a possibilidade de acontecer uma colisão. Felizmente, uma solução já existe, graças a um novo projeto do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusets).

Em condições de baixa visibilidade, radares são capazes de detetar objetos, mas não permitem ao sistema construir uma imagem do objeto, pelo que automóveis autónomos vão dar prioridade a dados recebidos por sensores visuais, como câmaras ou sistemas laser. Infelizmente, estes são ineficazes em nevoeiro, mas um grupo de investigadores conseguiu criar um sistema visual que consegue penetrar no nevoeiro e reconhecer objetos, utilizando disparos curtos de laser, medindo o tempo até serem refletidos pelo objeto sólido mais próximo. Normalmente, estes são refletidos pela água, interferindo na habilidade do sistema de reconhecer distâncias. Usando estes padrões de refletividade, o sistema da MIT usa análise estatística para medir as distâncias corretas.

O sistema foi testado num tanque de água com um humidificador, simulando nevoeiro cerrado. Enquanto a visibilidade humana estava limitada a 36 cm, o novo sensor conseguiu reconhecer objetos a 57 cm, criando uma imagem tridimensional que podia ser usada pela inteligência artificial do carro autónomo. Em condições reais, mesmo nevoeiro cerrado permite a um ser humano ter visibilidade de 30 metros, um sistema deverá ser capaz de reconhecer objetos até 50 metros.