微软下场支持，MIT利用毫米波透视盒中物体，精准识别出杯子手柄

市场资讯2025-07-03

炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！（来源：MIT News）无线电波中 30～300GHz 频域（波长为 1～10mm）的电磁波称作毫米波（mmWave），它位于微波与远红外波相交叠的波长范围，因而兼有两种波谱的特点。这种电波能穿透塑料容器或内墙等常见障碍物，并在隐藏物体表面形成反射，能够对视线受阻的物体进行精确的三维重建。其特性结合低成本商用毫米波雷达催生...

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研究人员意识到，现有的重建技术忽略了一个重要的特性——镜面反射。当毫米波雷达发射信号时，几乎所有被照射的表面都会像镜子一样产生镜面反射：只有当表面正对天线时，信号才会反射回雷达接收器；若表面朝向其他方向，反射波将偏离雷达无法被接收。mmNorm 凭借其精妙的算法，能够解析这些镜面反射：通过精确分析信号反射的角度、时间差和细微变化，从而推断出物体表面每个点的朝向。这种对反射信号的精密解析，使 mmNorm 能估算“表面法向量”（描述表面朝向的专业术语）。当积累足够多的表面法向量后，就能像拼图般重建出物体精细的 3D 模型。具体而言，研究团队将雷达安装在机械臂上，创建了一个 mmNorm 原型，机械臂围绕隐藏物体移动时持续采集测量数据。系统通过比较不同位置接收到的信号强度来估算物体表面曲率——例如天线会接收到正对表面的最强反射，而其他朝向的表面反射信号较弱。由于雷达的多个天线都会接收不同程度的反射信号，每个天线会根据接收信号强度对表面法向量方向进行“投票”。“某些天线的投票权重很高，有些则很低，我们可以整合所有投票结果得出共识性的表面法向量，”麻省理工学院研究助理、该论文的主要作者 Laura Dodds 表示。此外，由于 mmNorm 需要从空间所有点估算表面法向量，会产生大量可能的表面。为锁定正确结果，研究人员借鉴计算机图形学技术，构建三维函数筛选最能代表接收信号的表面，最终生成高精度三维重建模型。在这项研究中，研究团队对 mmNorm 进行了超过 60 种复杂形状物体（如带手柄的马克杯）的重建测试。对一系列具有复杂弯曲形状的日常物品（例如银器和电钻）的重建准确率达到了 96%，而最先进的基准方法的准确率仅为 78%。这项新技术还能区分同一箱体内的多个物体（如隐藏的刀叉勺组合），并对木材、金属、塑料、橡胶、玻璃等多种材质（包括复合材料）的物体均表现优异。不过，该系统尚无法穿透金属或过厚墙体进行成像。这种精度提升将极大拓展高分辨率三维重建在新任务中的应用场景。例如机器人可精准识别工具箱中不同工具，确定锤柄的精确形状与位置后执行抓取任务；结合 AR 头显技术，工厂工人能透视查看被完全遮挡物体的逼真图像；在安检扫描或军事侦察中，该系统还能提升隐蔽物体的重建精度。未来，研究人员将着重探索以下方向：提升低反射率物体的成像性能、增强穿透更厚障碍物的能力，以及持续优化分辨率。正如 Dodds 指出：“这项研究彻底改变了我们对毫米波信号及三维重建过程的认知范式。我们期待这些突破性见解能产生更广泛的影响。”1.https://news.mit.edu/2025/new-imaging-technique-reconstructs-hidden-object-shapes-0701\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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