Вчені з Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили інноваційний метод візуалізації, що дозволяє роботам бачити приховані за перешкодами об’єкти з точністю до 96%. Це відкриває нові можливості для контролю якості товарів на складах та у виробництві, пише Interesting Engineering.

Технологія, названа mmNorm, використовує міліметрові хвилі (mmWave) – ті ж сигнали, що застосовуються у Wi-Fi, – які проходять через пластик, картон та внутрішні стіни. Відбиваючись від прихованих об’єктів, хвилі повертаються до датчика, а спеціальний алгоритм аналізує відображення та створює тривимірну реконструкцію предмета.

У ході випробувань система успішно розпізнавала складні об’єкти, такі як столові прилади та електроінструменти. При цьому сучасним аналогам вдається досягати лише 78% точності.

Головна інновація — облік якості відображення хвиль від поверхні, що називається дзеркальністю. Алгоритм mmNorm оцінює не тільки місцезнаходження відображення, але й напрямок поверхні, що значно покращує якість зображення. В експерименті робот із встановленим радаром переміщався навколо прихованого об’єкта, збираючи дані та будуючи його точну модель.

Така технологія може бути впроваджена на виробничих лініях для автоматизованого контролю якості, а також у сервісах допомоги людям похилого віку. У перспективі гуманоїдні роботи зможуть використовувати mmNorm для огляду та перевірки товарів у різних умовах.

Цей прорив обіцяє зробити роботів більш ефективними та здатними до детального аналізу об’єктів, прихованих від прямого зору.

Источник: charter97.org