7 月 8 日消息，科技媒體 techradar 發(fā)布博文，報道稱麻省理工學院研究人員開發(fā) mmNorm 新技術，利用毫米波信號（millimeter-wave，與 Wi-Fi 相同頻率范圍）重構隱藏的 3D 物體，其準確度超過了現(xiàn)有雷達技術 18%。

　　這項技術能夠在視線受阻的環(huán)境中，如箱子內(nèi)部、墻壁后或物體下方，幫助人工智能（AI）更好地識別物體。

　　傳統(tǒng)雷達技術主要依賴背投影（back projection）方法掃描，所產(chǎn)生的圖像分辨率低，且在掃描小型或被遮擋的物體上效果不佳。

　　mmNorm 技術不是簡單地測量信號反射的位置，而是估計表面的方向，即研究者所說的表面法線（surface normal）。

　　通過結合不同天線位置的大量估計，系統(tǒng)能夠重構物體的 3D 曲率，甚至能夠區(qū)分如杯子把手或箱子里的刀和勺子等細微的形狀差異。

　　援引博文介紹，這種新方法在超過 60 個物體上的重建準確度達到了 96%，超過了現(xiàn)有方法 78% 的準確度。該系統(tǒng)在木材、塑料、玻璃和橡膠制成的物體上表現(xiàn)良好，盡管在面對密集的金屬或厚實障礙物時仍存在困難。

　　研究人員目前正努力提高分辨率和材料敏感性，進一步增加潛在的應用場景。在安全掃描或軍事領域，mmNorm 技術無需打開包裹或箱子，可以重構隱藏物品的形狀。這種能力對于倉庫自動化、搜救甚至輔助生活環(huán)境中的人工智能機器人來說可能至關重要。