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生成式 AI 改进了无线视觉系统，可穿透障碍物
借助这项新技术，机器人可以使用反射的 Wi-Fi 信号更准确地检测隐藏物体或了解室内场景。
来源:MIT新闻 - 人工智能麻省理工学院的研究人员花了十多年的时间研究使机器人能够通过“看”障碍物来发现和操纵隐藏物体的技术。他们的方法利用表面穿透的无线信号来反射隐藏的物品。
现在，研究人员正在利用生成人工智能模型来克服限制先前方法精度的长期瓶颈。其结果是一种能够产生更准确的形状重建的新方法，这可以提高机器人可靠地抓取和操纵被遮挡的物体的能力。
这项新技术根据反射的无线信号构建隐藏物体的部分重建，并使用经过专门训练的生成人工智能模型填充其形状的缺失部分。
研究人员还推出了一个扩展系统，该系统使用生成式人工智能来准确重建整个房间，包括所有家具。该系统利用一台固定雷达发送的无线信号，这些信号会反射在太空中移动的人类。
这克服了许多现有方法的一个关键挑战，这些方法需要在移动机器人上安装无线传感器来扫描环境。与一些流行的基于摄像头的技术不同，他们的方法保护了环境中人们的隐私。
这些创新可以使仓库机器人在运输前验证包装好的物品，从而消除产品退货造成的浪费。它们还可以让智能家居机器人了解某人在房间中的位置，从而提高人机交互的安全性和效率。
Adib 与第一作者兼研究助理 Laura Dodds 共同撰写了第一篇论文；以及研究助理 Maisy Lam、Waleed Akbar 和 Yibo Cheng；以及第一作者、前博士后周凯辰的第二篇论文；多兹；和研究助理 Sayed Saad Afzal。这两篇论文都将在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议上发表。
克服镜面反射
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