Исследователи MIT научили роботов «видеть сквозь» стены и коробки

Эти высокочастотные сигналы способны проникать через пластик, картон или гипсокартон и создавать 3D-модель скрытых объектов с высокой точностью.

В отличие от предыдущих методов, mmNorm учитывает, как волны отражаются от изогнутых поверхностей, и анализирует отражения с разных углов. Система «голосует» за ориентацию поверхности в каждой точке, что позволяет восстанавливать форму объектов в 3D с ошибкой на 40% меньше, чем у других подходов.

Прототип был установлен на роботизированную руку и протестирован на более чем 60 предметах: кружках, инструментах, кухонной утвари. mmNorm может использоваться на складах для сортировки товаров, в роботах для точного выбора нужных объектов, в AR-гарнитурах для просмотра сквозь стены и в аэропортах для точной проверки багажа. Разработка пока в стадии тестирования, но уже обещает значительный прорыв в визуализации скрытых объектов.