MITの研究者が開発した新しい画像技術により、倉庫内の品質管理ロボットが段ボールの配送箱を覗き込み、ピーナッツのパッケージの下に埋もれたマグカップの取っ手が壊れているのを確認できるようになる。 彼らのアプローチは、Wi-Fi で使用されるのと同じタイプの信号であるミリ波 (mmWave) 信号を利用して、視界から遮られたオブジェクトの正確な 3D 再構成を作成します。 波はプラスチック容器や内壁などの一般的な障害物を通過し、隠れたオブジェクトを返す可能性があります。 mmNorm と呼ばれるこのシステムは、これらの反射を収集し、オブジェクトの表面形状を推定するアルゴリズムに入力します。 この新しいアプローチは、銀食器や電気ドリルなど、複雑で湾曲した形状を持つさまざまな日常の物体で 96% の再構築精度を達成しました。高度なベースライン手法では、精度が 78% しか達成されませんでした。 さらに、mmNorm では、このような高精度を実現するために追加の帯域幅は必要ありません。この効率性により、この方法は工場から福祉施設まで幅広い環境で使用できるようになります。 たとえば、mmNorm を使用すると、工場や家庭で働くロボットが引き出しの中に隠された工具を区別し、そのハンドルを認識できるようになり、損傷を与えることなく、より効率的に物体をつかんで操作できるようになります。 「私たちはかなり長い間この問題に興味を持っていましたが、過去の手法は数学的には洗練されていたものの、私たちが必要なところに到達できなかったため、壁にぶつかりました。新しい種類のアプリケーションを開拓するために半世紀以上にわたって使用されてきたこれらの信号の使用法とはまったく異なる方法を見つける必要がありました」と、コンピュータサイエンス学部およびマサチューセッツ工科大学信号工学科の電気グループのディレクターであるファデル・アディブ氏は述べています。 Media Lab であり、mmNorm に関する記事の上級著者。 Adiv […]