Исследователи из MIT разработали новый метод сканирования, который позволяет роботам на складе «заглянуть» внутрь картонной коробки и обнаружить, что ручка кружки, зарытой в упаковочный пенопласт, сломана.

Технология использует миллиметровые волны (mmWave) — те же, что и в Wi-Fi, — чтобы создавать точные 3D-модели объектов, скрытых за препятствиями. Волны проходят сквозь пластик, стены и другие материалы, отражаются от спрятанных предметов, а система mmNorm анализирует эти отражения и с помощью алгоритма восстанавливает форму объекта.

Новый метод показал точность 96% при сканировании предметов сложной формы — например, столовых приборов или дрели. Для сравнения, лучшие из существующих аналогов справляются лишь на 78%. При этом mmNorm не требует дополнительной мощности сигнала, а значит, его можно использовать где угодно: от заводов до домов престарелых.

Робот с такой системой сможет различать инструменты в ящике, находить их ручки и аккуратно брать, не повреждая.

Как это работает

Обычный радар посылает волны и ловит отражения, но для мелких предметов изображение получается размытым. Проблема в том, что традиционные методы игнорируют зеркальность отражений — если поверхность не направлена прямо на антенну, сигнал уходит в сторону и теряется.

mmNorm учитывает это: он определяет нормаль поверхности — направление, в котором «смотрит» каждая точка объекта. Чем сильнее сигнал, тем точнее оценка. Антенны как бы „голосуют“ за правильный угол, а алгоритм объединяет данные и строит 3D-модель.

Где пригодится

• Роботы на производстве — смогут находить нужные детали в груде других.
• Домашние помощники — распознают предметы в закрытых ящиках.
• Безопасность — сканеры в аэропортах станут точнее.

Пока система не работает с металлом и очень толстыми стенами, но исследователи уже улучшают ее.

Наш метод меняет сам подход к 3D-сканированию. Теперь можно различать мельчайшие детали, — говорит Лаура Доддс, ведущий автор исследования.

Главное преимущество — точность без увеличения затрат. Технология не требует дорогих датчиков или мощных процессоров, а значит, ее можно внедрять массово.

Примеры применения:

• Логистика — автоматическая проверка товаров без вскрытия упаковки.
• Медицина — поиск инструментов в стерильных боксах.
• Умный дом — робот-помощник сможет найти потерянные ключи даже в ящике.

Основной недостаток — ограниченная проникающая способность. Металл и толстые стены полностью блокируют сигнал, что сужает область применения. Кроме того, система пока требует движения антенны (роборуки), что усложняет конструкцию.

Ранее мы опубликовали 10 инновационных трендов в упаковочной индустрии.