Robôs do MIT Ganham «Visão de Raio-X» Usando Sinais Semelhantes ao Wi-Fi

Pesquisadores do MIT desenvolveram uma tecnologia que permite que robôs identifiquem a forma de itens escondidos dentro de embalagens ou atrás de divisórias. O sistema mmNorm utiliza sinais de rádio de milímetros (mmWave) – os mesmos usados em Wi-Fi e 5G – para construir modelos 3D detalhados de objetos ocultos.

O mmNorm funciona emitindo sinais mmWave que penetram materiais como plástico, papelão e outros não-metais. Essas ondas refletem em objetos ocultos dentro de uma caixa ou atrás de um obstáculo. O que diferencia o mmNorm é sua análise: ele não apenas observa a intensidade do sinal refletido, mas, crucialmente, também analisa o ângulo (orientação) da superfície de onde se refletiu. O sistema calcula "normais de superfície" – vetores perpendiculares à superfície do objeto em cada ponto. Ao combinar dados normais de inúmeros pontos no espaço usando algoritmos especializados, o mmNorm constrói um modelo altamente preciso da curvatura e forma do objeto.

Em testes envolvendo mais de 60 itens complexos (garfos, canecas, ferramentas), o mmNorm alcançou 96% de precisão na reconstrução de formas. Isso representa um salto significativo de 18% em relação às melhores alternativas existentes (78%). O sistema pode até distinguir e modelar com precisão objetos individuais embalados juntos em uma única caixa, como uma colher, garfo e faca. Ele efetivamente escaneia itens feitos de madeira, plástico, borracha, vidro e metal – desde que o objeto em si não esteja escondido atrás de metal.

A equipe do MIT planeja aumentar a resolução do sistema, melhorar seu manuseio de materiais menos reflexivos e preparar protótipos comerciais para tarefas do mundo real em fábricas e armazéns. O mmNorm enfrenta um desafio de longa data na robótica: detectar e identificar objetos fora da linha de visão direta de forma confiável. Sua alta precisão e uso de sinais padrão abrem caminho para aplicações práticas em automação.