Дослідники Массачусетського технологічного інституту (MIT) представили технологію, яка дозволяє роботам точно визначати форму предметів, прихованих всередині упаковки або за перегородками. Система mmNorm використовує радіохвилі міліметрового діапазону (mmWave), аналогічні сигналам Wi-Fi та 5G, для побудови детальних 3D-моделей невидимих об'єктів.
Технологія випромінює mmWave-сигнали, здатні проникати крізь пластик, картон та інші неметалеві матеріали, а хвилі відбиваються від прихованих об'єктів всередині коробки або за перешкодою. Ключова відмінність mmNorm — аналіз не лише інтенсивності відбитого сигналу, але й кута (орієнтації) поверхні, від якої він відбився. Система обчислює так звані «нормалі до поверхні» — вектори, перпендикулярні поверхні об'єкта в кожній точці. Потім комбінуючи дані про нормалі з безлічі точок простору, mmNorm будує точну модель кривизни та форми об'єкта за допомогою спеціальних алгоритмів.
У тестах з більш ніж 60 предметами складної форми (вилки, кружки, інструменти) mmNorm досягла 96% точності у відтворенні форми. Це на 18% вище, ніж у кращих існуючих аналогів (78%). Система здатна розрізняти і точно змоделювати окремі об'єкти всередині однієї коробки, наприклад, ложку, вилку і ніж. Технологія ефективно сканує предмети з дерева, пластику, гуми, скла та металу (за умови, що сам об'єкт не прихований за металом).
Вчені MIT планують підвищити роздільну здатність системи, покращити роботу з менш відбиваючими матеріалами та підготувати комерційні прототипи для реальних завдань на виробництвах і складах. Технологія mmNorm вирішує давню проблему робототехніки — надійне виявлення та ідентифікацію об'єктів поза прямою видимістю. Її висока точність та використання стандартних сигналів відкривають шлях для практичного впровадження в автоматизацію.