未来工厂大变样！MIT这技术让机器人看穿一切，质量检测零死角

想象一下，质量控制机器人能拥有“透视眼”，透过纸板箱看清里面的物品，甚至能识别出埋在填充物下方的杯子把手是否断裂！这并非天方夜谭，麻省理工学院（MIT）的研究人员近日开发出一种开创性的成像技术，有望让这一切变为现实。

这项创新方法利用毫米波（mmWave）信号——与我们日常使用的Wi-Fi信号类型相同——来创建被遮挡物体的精确3D重建。这种新系统被称为 mmNorm，它能够收集穿透障碍物并从隐藏物体反射回来的毫米波信号，然后将其输入到一种特殊算法中，从而精确估计物体表面的形状。

这项研究成果在最近于阿纳海姆举行的移动系统、应用和服务年度国际会议（ACM MobiSys 2025）上发表，为机器人技术和工业自动化带来了颠覆性的可能。

Wi-Fi信号的“透视”魔力

毫米波信号可以轻松穿透塑料容器、石膏板等常见障碍物，但又能从隐藏的物体上反射回来。传统的雷达技术虽然也能发射毫米波并接收反射来检测物体，但其图像分辨率对于识别厨房小工具等小型物体来说过于粗糙。

麻省理工学院的研究人员意识到，现有的反向投影技术忽略了一个重要的特性——镜面反射性。当毫米波撞击表面时，几乎每个表面都像一面镜子，产生镜面反射。如果表面正对着天线，信号就会反射回天线；如果表面指向其他方向，反射就会偏离。

“我们对这个问题感兴趣已经有一段时间了，但我们一直碰壁，因为过去的方法虽然在数学上很优雅，但并没有让我们到达需要去的地方，”麻省理工学院电气工程和计算机科学系副教授、论文资深作者法德尔·阿迪布（Fadel Adib）说，“我们需要想出一种与半个多世纪以来使用的截然不同的方法来使用这些信号，以解锁新型应用。”

“表面法线”：重建3D物体的关键

为了解决这一难题，阿迪布和他的团队（包括主要作者劳拉·多德斯、塔拉·博鲁沙基和前博士后周凯晨）开发了mmNorm。其核心思想是，不仅估计反射在空间中的位置，还要估计该点表面的方向，即所谓的“表面法线”。

mmNorm通过将雷达连接到机械臂上，当机械臂围绕隐藏物品移动时，它会不断进行测量。系统会比较在不同位置接收到的信号强度，从而估计物体表面的曲率。例如，天线会从直接指向它的表面接收到最强的反射，而从不直接面向天线的表面接收到较弱的信号。

由于雷达上的多个天线会接收到一定量的反射，每个天线会根据其接收到的信号强度对表面法线的方向进行“投票”。最终，mmNorm结合空间中每个点的表面法线估计，使用特殊的数学公式来重建出完整的3D对象。

96%的重建精度：超越现有技术

这项新方法在一系列具有复杂弯曲形状的日常物品（如银器和电钻）上实现了惊人的96%重建精度。而目前最先进的基线方法仅能达到78%的准确率。更重要的是，mmNorm在实现如此高精度的同时，不需要额外的带宽，这意味着其效率极高，适用于从工厂到辅助生活设施的广泛环境。

塔拉·博鲁沙基表示：“我们的定性结果不言自明。你所看到的改进量，使得开发利用这些高分辨率3D重建来完成新任务的应用程序变得更加容易。”

广阔应用前景：无处不在的“透视”能力

这项技术潜力巨大，未来应用场景十分广阔：

• 智能工厂和仓库： 质量控制机器人能够透过包装检查产品缺陷，或区分隐藏在抽屉中的工具并识别其手柄，从而更有效地抓取和操控，避免损坏。
• 增强现实： 结合增强现实耳机，工厂工人可以看到完全被遮挡物体的逼真图像。
• 安防与防御： 可整合到机场安检扫描仪或军事侦察中，对隐藏物体进行更精确的重建。

研究人员希望在未来的工作中继续提升该技术的分辨率，提高其对反射率较低物体的性能，并使毫米波能够有效地穿透更厚的障碍物进行成像。

“这项工作真正代表了我们思考这些信号和3D重建过程的方式的范式转变，”劳拉·多德斯说，“我们很高兴看到我们在这里获得的见解如何产生广泛的影响。”

参照资料：DOI：10.1145/3711875.3729138