Технология mmNorm научила роботов читать скрытые формы

Инженеры Массачусетского технологического института представили систему mmNorm — инновационную разработку, позволяющую роботам с высокой точностью обнаруживать и распознавать объекты, скрытые за непрозрачными поверхностями. Используя радиоволны миллиметрового диапазона, подобные Wi-Fi, технология открывает принципиально новые горизонты для логистики, промышленности и дополненной реальности.

Как сообщает Vesti.az со ссылкой на зарубежные СМИ, система достигает 96% точности при восстановлении форм сложных трёхмерных объектов. mmNorm позволяет «заглянуть» внутрь коробок, оценить состояние предметов под упаковкой и точно находить нужные инструменты в закрытых ящиках.

Главное отличие mmNorm от обычных радаров — способность восстанавливать не только местоположение, но и ориентацию поверхностей объектов (так называемые нормали), что делает возможной точную 3D-реконструкцию. Это достигается благодаря использованию зеркальных свойств радиоволн и анализу силы отражённого сигнала с разных углов.

Радар, установленный на манипуляторе, сканирует объект с разных сторон. Сигналы, отражённые от поверхностей, направленных к антенне, фиксируются особенно чётко. Обработка множества таких сигналов позволяет воссоздать форму и кривизну скрытых объектов в реальном времени.

Система успешно протестирована на более чем 60 предметах — от ложек и чашек до строительных инструментов. mmNorm уверенно работает с материалами вроде дерева, пластика, резины и стекла, хотя не может проникать сквозь металл или слишком толстые стены. Однако для бытовых и промышленных задач — от логистики до контроля качества — технология уже признана универсальной.

Дополнительные возможности применения включают гарнитуры AR для строителей, системы досмотра багажа в аэропортах, а также военные разработки по визуализации скрытых объектов за укрытиями. При этом технология не требует новых частот и может использовать существующую инфраструктуру.