MIT のエンジニアは、直接目に見えない物体の 3D 形状を再構築できる技術「mmNorm」を開発した。このシステムは、Wi-Fi に似たミリ波を使用して信号を反射し、物体の形状と位置を正確に特定します。
このシステムは、信号が鏡のように表面で反射する、いわゆる鏡面反射を分析することによって機能します。従来のレーダー方式とは異なり、mmNorm は空間内のあらゆる点の表面 (法線) 方向を推定します。取得したデータを使用して、アルゴリズムは、最先端技術よりも平均誤差が 40% 低い状態で、隠されたオブジェクトの正確な形状を再構築しました。
著者らは、カップからスプーン、ドリルビットまで、木材、プラスチック、ガラス、金属、ゴムなど、さまざまな密度の素材を含む 60 を超える物体で mmNorm をテストしました。このシステムは形状の判別において最大 96 パーセントの精度を実証し、箱の中のナイフ、フォーク、スプーンなど複数の物体を区別することさえ可能でした。これまでのところ、唯一の制限は、金属の後ろや厚すぎる壁の後ろにあるアイテムです。
この技術はロボットアームのプロトタイプでテストされており、産業用仕分け、拡張現実、スマートホーム、さらにはセキュリティシステムにも応用できる可能性がある。 mmNorm は、NSF、Microsoft、MIT Media Lab の支援を受けて開発されました。次のステップは、システムの解像度を高め、反射率の低い表面や密度の高い障害物に適応させることです。