Znanstvenici s prestižnog Massachusetts Institute of Technology (MIT) razvili su revolucionarnu tehnologiju snimanja koja ima potencijal iz temelja promijeniti način na koji percipiramo fizički svijet oko nas. Njihov inovativni sustav, nazvan mmNorm, omogućuje preciznu trodimenzionalnu rekonstrukciju objekata skrivenih iza prepreka poput kartonskih kutija, plastičnih kontejnera ili čak zidova interijera. Ova sposobnost, koja podsjeća na rendgenski vid iz znanstvene fantastike, otvara vrata nevjerojatnim primjenama u robotici, kontroli kvalitete, sigurnosti i proširenoj stvarnosti.

Revolucija u viđenju nevidljivog

Zamislite robota u skladištu koji može "zaviriti" unutar zapečaćene pošiljke i prije samog otvaranja utvrditi je li krhki sadržaj, poput keramičke šalice, oštećen tijekom transporta. Upravo takav scenarij postaje moguć zahvaljujući novom pristupu koji koristi milimetarske valove (mmWave). Riječ je o istoj vrsti signala koja se koristi u nekim naprednim Wi-Fi sustavima, a čija je ključna karakteristika sposobnost prodiranja kroz uobičajene materijale koji su neprozirni za ljudsko oko i optičke kamere. Istraživački tim s MIT-a, smještenog u gradu Cambridge, Massachusetts, razvio je metodu koja ne samo da detektira skrivene objekte, već i s iznimnom preciznošću rekonstruira njihov potpuni 3D oblik.

Sustav mmNorm prikuplja reflektirane milimetarske valove i prosljeđuje ih sofisticiranom algoritmu koji iz tih podataka procjenjuje točnu geometriju površine skrivenog predmeta. U testiranjima provedenim na širokom spektru svakodnevnih predmeta složenih, zakrivljenih oblika – od pribora za jelo do električne bušilice – nova je tehnika postigla čak 96 posto točnosti u rekonstrukciji. Za usporedbu, najnaprednije postojeće metode u istim su uvjetima dosegle tek 78 posto točnosti, što ukazuje na ogroman skok u performansama.

Nadilazeći ograničenja tradicionalnog radara

Klasične radarske tehnike, koje se desetljećima koriste za detekciju udaljenih ili zaklonjenih objekata poput zrakoplova u oblacima, oslanjaju se na metodu poznatu kao povratna projekcija. Iako je učinkovita za velike objekte, rezolucija takvog snimanja previše je gruba da bi se razaznali fini detalji manjih predmeta, što je ključno za primjene u modernoj robotici. Fadel Adib, izvanredni profesor na Odsjeku za elektrotehniku i računarstvo te voditelj grupe za kinetiku signala u MIT Media Labu, ističe kako su dosadašnje metode udarale u zid. "Bilo je potrebno osmisliti potpuno drugačiji način korištenja ovih signala kako bismo otključali nove vrste primjena", navodi Adib, koji je vodio istraživanje zajedno s Laurom Dodds, Tarom Boroushaki i Kaichenom Zhouom.

Tim s MIT-a shvatio je da postojeće tehnike zanemaruju ključno svojstvo poznato kao spekularnost. Kada milimetarski valovi pogode neku površinu, ona se ponaša gotovo kao zrcalo, stvarajući zrcalne (spekularne) refleksije. Ako je dio površine usmjeren prema radarskoj anteni, signal će se odbiti natrag i biti primljen. Međutim, ako je površina zakrenuta, refleksija će otputovati u drugom smjeru i biti izgubljena za senzor. "Oslanjajući se na spekularnost, naša ideja je procijeniti ne samo lokaciju refleksije u okolini, već i orijentaciju površine u toj točki", pojašnjava Laura Dodds, glavna autorica studije.

Kako funkcionira mmNorm?

U srcu mmNorm tehnologije leži sposobnost procjene takozvane "normale površine", što je u suštini vektor koji pokazuje smjer površine u određenoj točki prostora. Kombiniranjem procjena normala sa svih točaka s kojih se signal reflektirao, sustav koristi naprednu matematičku formulaciju za rekonstrukciju cjelokupnog 3D oblika objekta.

Prototip sustava sastoji se od radara pričvršćenog na robotsku ruku. Dok se ruka kreće oko prostora u kojem se nalazi skriveni predmet, radar neprestano vrši mjerenja. Sustav uspoređuje snagu signala primljenih na različitim pozicijama kako bi procijenio zakrivljenost površine. Primjerice, antena će primiti najjaču refleksiju s dijela površine koji je okrenut izravno prema njoj, a slabije signale s onih dijelova koji su pod kutom. Budući da se na radaru nalazi više antena, svaka od njih "glasa" o smjeru normale površine na temelju jačine signala koji je primila. "Neke antene mogu imati vrlo jak glas, neke vrlo slab, a mi kombiniramo sve glasove kako bismo dobili jednu normalu površine oko koje se slažu sve lokacije antena", dodaje Dodds. Ovaj proces rezultira oblakom točaka s pridruženim normalama, iz kojeg se, tehnikama posuđenim iz računalne grafike, generira konačna, detaljna 3D rekonstrukcija.

Širok spektar primjena i budući potencijal

Osim što postiže značajno manju pogrešku u rekonstrukciji (oko 40 posto manje od postojećih pristupa), mmNorm može precizno razlikovati i više objekata skrivenih zajedno, poput vilice, noža i žlice u istoj kutiji. Tehnologija se pokazala učinkovitom na predmetima izrađenim od različitih materijala, uključujući drvo, metal, plastiku, gumu i staklo. Jedino ograničenje trenutno predstavljaju predmeti skriveni iza debelih metalnih barijera ili vrlo debelih zidova.

Potencijalne primjene su ogromne i raznolike:

• Industrija i logistika: Roboti opremljeni ovom tehnologijom mogu razlikovati alate u kutiji, precizno odrediti oblik i položaj drške čekića te ga sigurno podići. U skladištima, automatizirana kontrola kvalitete može se provoditi bez otvaranja paketa.


• Proširena stvarnost (AR): Radnik u tvornici ili građevinar mogao bi koristiti AR naočale koje bi mu u stvarnom vremenu prikazivale vjerne slike potpuno zaklonjenih objekata, poput cijevi ili električnih instalacija unutar zida, prije nego što započne s bušenjem.


• Sigurnost i obrana: Tehnologija bi se mogla integrirati u postojeće sigurnosne aplikacije, poput skenera u zračnim lukama, omogućujući preciznije rekonstrukcije skrivenih predmeta. Također, ima potencijal u vojnom izviđanju.


• Pomoć u kući: U budućnosti bi se mogla koristiti u sustavima za pomoć starijim osobama, pomažući u lociranju često gubljenih predmeta.

Tara Boroushaki, jedna od istraživačica, naglašava kako kvalitativni rezultati govore sami za sebe te da "količina poboljšanja olakšava razvoj aplikacija koje koriste ove 3D rekonstrukcije visoke rezolucije za nove zadatke". Tim planira nastaviti s radom na poboljšanju rezolucije, povećanju učinkovitosti kod slabije reflektirajućih objekata i omogućavanju snimanja kroz još deblje prepreke. "Ovaj rad zaista predstavlja promjenu paradigme u načinu na koji razmišljamo o ovim signalima i procesu 3D rekonstrukcije", zaključuje Dodds, nagovještavajući uzbudljivu budućnost u kojoj će nevidljivi svijet postati vidljiv.

Izvor: Massachusetts Institute of Technology