Радиоволны и ИИ позволяют роботам видеть объекты за углом

Инженеры Пенсильванского университета представили систему HoloRadar, которая позволяет роботам обнаруживать объекты за препятствиями с помощью радиоволн и ИИ. Технология предназначена для повышения безопасности беспилотных автомобилей и промышленных роботов, работающих в ограниченном пространстве.

Радиоволны и ИИ позволяют роботам видеть объекты за углом

В отличие от более ранних разработок, основанных на видимом свете и чувствительных к условиям освещения, HoloRadar сохраняет функциональность в полной темноте и при переменном освещении. Система реконструирует трехмерные изображения скрытых объектов — например, пешеходов за углом — за счет анализа отраженных радиосигналов. Возможность видеть вне прямой видимости критически важна для принятия безопасных решений в реальном времени.

Главная особенность HoloRadar заключается в использовании большой длины радиоволн. Традиционно это свойство считалось недостатком, ограничивающим разрешение, однако в условиях огибания препятствий оно дает преимущество. Радиоволны крупнее микронеровностей поверхностей, благодаря чему стены, полы и потолки начинают работать как предсказуемые зеркала. Система улавливает отражения сигналов, огибающих углы, и восстанавливает скрытую сцену.

Обработка сигнала осуществляется гибридной системой искусственного интеллекта, сочетающей машинное обучение и физическое моделирование. Сначала нейросеть повышает разрешение радиосигналов и выделяет множественные отражения. Затем физическая модель обращает эти отражения вспять, устраняя зеркальные искажения среды и восстанавливая точное расположение объектов. Аспирант Цзытун Лан сравнивает этот процесс с ориентацией в комнате, полной зеркал: система учится распутывать хаотичные отражения и определять, где находятся реальные люди и предметы.

Испытания HoloRadar проводились на мобильном роботе в реальных помещениях, включая коридоры и углы зданий. Система успешно распознавала стены, проходы и пешеходов, находящихся вне поля зрения. В планах ученых — тестирование на открытых пространствах, таких как перекрестки и городские улицы, где динамичная обстановка и большие расстояния создают дополнительные сложности.

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях