Новая технология Массачусетского технологического института помогает роботам «видеть» предметы внутри запечатанных коробок или ящиков. Техника mmNorm восстанавливает сложные скрытые формы, используя частоты Wi-Fi, не прикасаясь к объекту. Технология Массачусетского технологического института превзошла текущую точность радаров на 18% по сравнению с 60 испытанными объектами.
mmNorm использует сигналы миллиметровых волн в том же частотном диапазоне, что и Wi-Fi, для восстановления контура скрытых 3D-объектов с удивительной точностью.
Предыдущие методы основаны на обратной проекции, которая позволяет получать изображения с низким разрешением и терпит неудачу при применении к небольшим закрытым объектам, таким как инструменты или посуда.
Исследователи обнаружили, что недостатком является физическое свойство, известное как зеркальность — то, как отражения на миллиметровых волнах ведут себя как зеркальные отражения.
Вместо того, чтобы просто измерять, откуда исходят сигналы, mmNorm оценивает направление поверхности, которое исследователи называют нормалью поверхности.
«Основываясь на зеркальности, наша идея состоит в том, чтобы попытаться оценить не только местоположение отражения в окружающей среде, но и направление поверхности в этой точке», — объяснила Лаура Доддс, ведущий автор статьи.
Комбинируя множество таких оценок с разных позиций антенны, система восстанавливает трехмерную кривизну объекта, различая формы с такими нюансами, как разница между ножом и ложкой в коробке.
Этот новый подход позволил достичь точности восстановления 96% более чем 60 объектов, превосходя существующие методы, которые достигли только 78%.
Система хорошо зарекомендовала себя на объектах, изготовленных из дерева, пластика, стекла и резины, хотя ей еще трудно справляться с плотным металлом или толстыми барьерами.
Эта возможность может оказаться незаменимой для роботов на базе искусственного интеллекта при автоматизации складских помещений, проведении поисково-спасательных работ или даже при оказании помощи в жилых помещениях.
