盖世汽车 03-25
MIT利用生成式AI改进能够穿透障碍物的无线视觉系统
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盖世汽车讯 据外媒报道,麻省理工学院(MIT)的研究人员十多年来一直致力于研究机器人如何通过 " 透视 " 障碍物来发现和操控隐藏物体的技术。他们的方法利用能够穿透表面的无线信号,这些信号会从隐藏物体上反射回来。现在,研究人员正在利用生成式人工智能(AI)模型来克服长期以来限制先前方法精度的瓶颈。

最终成果是一种能够生成更精确形状重建的新方法,有望提升机器人可靠抓取和操控被遮挡物体的能力。这项新技术利用反射的无线信号对隐藏物体进行部分重建,并使用专门训练的生成式 AI 模型填充其形状中缺失的部分。

图片来源:麻省理工学院

研究人员还推出了一套扩展系统,该系统利用生成式 AI 技术精确重建整个房间,包括所有家具。该系统利用从一台固定雷达发出的无线信号,这些信号会从空间中移动的人体身上反射回来。

这克服了许多现有方法的一个关键挑战,即需要在移动机器人上安装无线传感器来扫描环境。而且,与一些流行的基于摄像头的技术不同,该方法能够保护环境中人员的隐私。

这些创新技术可以让仓库机器人在发货前核实包装好的商品,从而减少退货造成的浪费。它们还可以让智能家居机器人感知房间内人员的位置,提高人机交互的安全性和效率。

电子工程与计算机科学系副教授、麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab)信号动力学(Signal Kinetics)小组主任、两篇相关技术论文的资深作者 Fadel Adib 说:" 我们现在所做的是开发生成式 AI 模型,帮助我们理解无线反射。这不仅开辟了许多有趣的新应用,而且从技术角度来看,也是能力上质的飞跃,从填补以前无法看到的空白,到能够解读反射并重建整个场景。我们正在利用 AI 最终解锁无线视觉。"

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