Нова технологія Массачусетського технологічного інституту допомагає роботам “бачити” предмети всередині запечатаних коробок чи шухляд. Техніка mmNorm відновлює складні приховані форми, використовуючи частоти Wi-Fi, не торкаючись до об’єкту. Технологія Массачусетського технологічного інституту перевершила поточну точність радарів на 18% більше ніж 60 протестованих об’єктах.
mmNorm використовує сигнали міліметрових хвиль в тому ж частотному діапазоні, що і Wi-Fi, для відновлення контуру прихованих 3D-об’єктів з дивовижною точністю.
Попередні методи засновані на зворотній проекції, яка дозволяє отримувати зображення з низькою роздільною здатністю і зазнає невдачі при застосуванні до невеликих закритих об’єктів, таких як інструменти або посуд.
Дослідники виявили, що недолік полягає в фізичній властивості, відомій як дзеркальність – того, як відображення на міліметрових хвилях ведуть себе як дзеркальні відображення.
Замість того щоб просто вимірювати, звідки виходять сигнали, mmNorm оцінює напрямок поверхні, яке дослідники називають нормаллю поверхні.
“Спираючись на дзеркальність, наша ідея полягає в тому, щоб спробувати оцінити не тільки місце розташування відображення у навколишньому середовищі, але і напрямок поверхні в цій точці”, – пояснила Лаура Доддс, провідний автор статті.
Комбінуючи безліч таких оцінок з різних позицій антени, система відновлює тривимірну кривизну об’єкта, розрізняючи форми з такими нюансами, як різниця між ножем і ложкою у коробці.
Цей новий підхід дозволив досягти точності відновлення 96% більше ніж 60 об’єктів, перевершуючи існуючі методи, які досягали лише 78%.
Система добре зарекомендувала себе на об’єктах, виготовлених з дерева, пластику, скла та гуми, хоча їй ще важко справлятися з щільним металом або товстими бар’єрами.
Ця можливість може виявитися незамінною для роботів на базі штучного інтелекту при автоматизації складських приміщень, проведення пошуково-рятувальних робіт або навіть при наданні допомоги в житлових приміщеннях.
