Un nuevo sistema desarrollado por investigadores del MIT permite que los robots utilicen señales Wi-Fi reflejadas para identificar la forma de objetos tridimensionales ocultos a la vista. Esta innovadora técnica de imágenes podría revolucionar el control de calidad en almacenes y fábricas.
La tecnología, denominada mmNorm, aprovecha las señales de ondas milimétricas (mmWave), el mismo tipo de señales utilizadas en el wifi, para crear reconstrucciones 3D precisas de objetos ocultos. Las ondas pueden atravesar obstáculos comunes como contenedores de plástico o paredes interiores y reflejarse en objetos enterrados.
Precisión del 96% en objetos complejos
El sistema recopila estos reflejos y los introduce en un algoritmo que estima la forma de la superficie del objeto. Esta nueva técnica alcanza una precisión de reconstrucción del 96% en una gama de objetos cotidianos con formas complejas y curvas, como cubiertos y un taladro eléctrico.
Los métodos de referencia de vanguardia anteriores solo alcanzaban una precisión del 78%. Además, mmNorm no requiere ancho de banda adicional para lograr una precisión tan alta, lo que aumenta su eficiencia y aplicabilidad.
Aplicaciones desde fábricas hasta residencias
Esta eficiencia podría permitir que el método se utilice en una amplia gama de entornos, desde fábricas hasta residencias de ancianos. Por ejemplo, mmNorm podría permitir a los robots que trabajan en una fábrica o en el hogar distinguir entre herramientas ocultas en un cajón e identificar sus mangos.
De esta manera, los robots podrían agarrar y manipular los objetos con mayor eficiencia sin causar daños. Un robot de control de calidad de un almacén podría observar a través de una caja de cartón y detectar que el asa de una taza enterrada bajo bolitas de poliestireno está rota.
Superando obstáculos tecnológicos anteriores
"Llevamos tiempo interesándonos en este problema, pero nos hemos topado con un obstáculo porque los métodos anteriores, si bien eran matemáticamente elegantes, no nos llevaban adonde necesitábamos", afirma Fadel Adib, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación del MIT.
Adib, quien también es director del grupo de Cinética de Señales del MIT Media Lab y autor principal del artículo sobre mmNorm, añade que "necesitábamos idear una forma muy diferente de utilizar estas señales, a la que se ha empleado durante más de medio siglo, para descubrir nuevos tipos de aplicaciones". La investigación se presentó recientemente en la Conferencia Internacional Anual sobre Sistemas, Aplicaciones y Servicios Móviles.
(EUROPA PRESS) Nota: Este artículo ha sido editado con la ayuda de Inteligencia Artificial.
