Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) представили технологию, позволяющую роботам точно определять форму предметов, скрытых внутри упаковки или за перегородками. Система mmNorm использует радиоволны миллиметрового диапазона (mmWave), аналогичные сигналам Wi-Fi и 5G, для построения детальных 3D-моделей невидимых объектов.
Технология излучает mmWave-сигналы, способные проникать сквозь пластик, картон и другие неметаллические материалы, а волны отражаются от скрытых объектов внутри коробки или за преградой. Ключевое отличие mmNorm — анализ не только интенсивности отраженного сигнала, но и угла (ориентации) поверхности, от которой он отразился. Система вычисляет так называемые «нормали к поверхности» — векторы, перпендикулярные поверхности объекта в каждой точке. Потом комбинируя данные о нормалях со множества точек пространства, mmNorm строит точную модель кривизны и формы объекта с помощью специальных алгоритмов.
В тестах с более чем 60 предметами сложной формы (вилки, кружки, инструменты) mmNorm достигла 96% точности в воссоздании формы. Это на 18% выше, чем у лучших существующих аналогов (78%). Система способна различить и точно смоделировать отдельные объекты внутри одной коробки, например, ложку, вилку и нож. Технология эффективно сканирует предметы из дерева, пластика, резины, стекла и металла (при условии, что сам объект не скрыт за металлом).
Ученые MIT планируют повысить разрешение системы, улучшить работу с менее отражающими материалами и подготовить коммерческие прототипы для реальных задач на производствах и складах. Технология mmNorm решает давнюю проблему робототехники — надежное обнаружение и идентификацию объектов вне прямой видимости. Ее высокая точность и использование стандартных сигналов открывают путь для практического внедрения в автоматизацию.