長期以來，開發可以可靠地導航於複雜環境中的機器人面臨著一個根本性的限制：大多數機器視覺系統在惡劣的天氣條件下基本上會失效。從在濃霧中掙扎的自駕車到被煙霧充滿的建築物所阻礙的救援機器人，這些限制在機器人應用中代表了關鍵的脆弱性，因為失敗並非選項。
來自賓夕法尼亞大學工程與應用科學學院的一項突破有望改變機器人感知環境的方式。他們的創新系統，名為 PanoRadar，利用無線電波技術結合人工智慧，創造出環境的詳細三維視圖，即使在傳統感測器無法使用的條件下也能有效運作。
突破環境障礙
當代機器視覺系統主要依賴基於光的感測器——相機和光學測距技術（LiDAR）。雖然這些工具在最佳條件下表現出色，但在不利環境中卻面臨嚴重的限制。煙霧、霧氣和其他顆粒物質可以散射光波，當最需要它們時，這些傳統感測器會有效失明。
PanoRadar 通過利用無線電波來解決這些限制，因為其較長的波長可以穿透阻擋光的環境障礙。“我們最初的問題是我們能否結合兩種感測模式的優點，”計算機與信息科學助理教授趙明敏解釋道。“無線電信號的穩健性，對霧和其他挑戰性條件具有韌性，而視覺感測器的高解析度。”
該系統的創新設計帶來了另一個重要優勢：成本效益。傳統的高解析度 LiDAR 系統通常價格高昂，限制了它們的廣泛應用。PanoRadar 通過巧妙使用旋轉天線陣列和先進的信號處理，以較低的成本實現了相當的成像解析度。
這一成本優勢，加上其全氣候能力，使 PanoRadar 在機器人感知領域中成為潛在的遊戲改變者。該技術已顯示出在煙霧中保持精確追蹤的能力，甚至可以映射具有玻璃牆的空間，這是傳統基於光的感測器無法實現的壯舉。
PanoRadar 背後的技術
PanoRadar 的核心採用了一種看似簡單但巧妙的環境掃描方法。該系統利用一個垂直的旋轉天線陣列，不斷發射和接收無線電波，創建周圍環境的綜合視圖。這一旋轉機制生成了一個密集的虛擬測量點網絡，使系統能夠構建高度詳細的三維圖像。
然而，真正的創新在於這些無線電信號的精密處理。“關鍵的創新在於我們如何處理這些無線電波測量，”趙指出。“我們的信號處理和機器學習算法能夠從環境中提取豐富的三維信息。”
實現這一精度水平面臨著重大技術挑戰。主要作者賴浩文解釋道：“為了以無線信號實現與 LiDAR 相當的解析度，我們需要以亞毫米的精度結合來自多個不同位置的測量。”這一挑戰在系統運動時尤其明顯，因為即使是最小的移動也會影響成像質量。
該團隊開發了先進的機器學習算法來解釋收集到的數據。根據研究人員羅高翔的說法，他們利用在室內環境中發現的一致模式和幾何形狀來幫助他們的人工智能系統理解雷達信號。在開發過程中，系統使用 LiDAR 數據作為參考點來驗證和改進其解釋。
實際應用及影響
PanoRadar 的能力為多個行業開辟了新的可能性，而在傳統視覺系統面臨限制的情況下尤為重要。在緊急應對場景中，該技術可以使救援機器人有效導航於煙霧充滿的建築物中，保持精確的追蹤和映射能力，而傳統感測器則無法做到。
該系統通過視覺障礙準確檢測人體的能力，使其在危險環境中的搜索和救援行動中特別有價值。“我們在不同建築物中的現場測試顯示，無線電感測可以在傳統感測器掙扎的地方脫穎而出，”研究助理劉怡飛說。該技術能夠映射具有玻璃牆的空間並在煙霧充滿的環境中保持功能，展示了其增強安全作業的潛力。
在自駕車行業中，PanoRadar 的全氣候能力可以解決行業最持久的挑戰之一：在惡劣天氣條件下保持可靠操作。該系統的高解析度成像能力，加上在霧、雨和其他挑戰性條件下的功能，可能大大提高自駕車的安全性和可靠性。
此外，該技術的成本效益與傳統高端感測系統相比，使其成為在各種機器人應用中廣泛部署的可行選擇，從工業自動化到安全系統。
未來對該領域的影響
PanoRadar 的開發不僅僅是一項新的感測技術——它預示著機器人的感知和與環境互動的潛在轉變。賓大工程團隊已經在探索如何將 PanoRadar 與現有的感測技術（如相機和 LiDAR）整合，努力創造更強大的多模態感知系統。
“對於高風險任務，擁有多種感知環境的方式至關重要，”趙強調道。“每個感測器都有其優勢和劣勢，通過智能地結合它們，我們可以創建更能應對現實世界挑戰的機器人。”
這種多感測器的方法在關鍵應用中可能特別有價值，因為冗餘性和可靠性至關重要。該團隊正在擴展測試，包括各種機器人平台和自駕車，預示著未來機器人可以根據環境條件無縫切換不同的感測模式。
該技術的潛力超越其當前的能力。隨著人工智能和信號處理技術的不斷進步，未來的 PanoRadar 版本可能提供更高的解析度和更複雜的環境映射能力。這一持續的演變可能有助於彌合人類和機器感知之間的差距，使機器人在日益複雜的環境中更有效地運作。
結論
隨著機器人技術在從緊急應對到交通運輸等社會關鍵方面的整合，對可靠的全氣候感知系統的需求變得越來越重要。PanoRadar 將無線電波技術與人工智能相結合的創新方法，不僅解決了機器視覺中的當前限制，還開啟了機器如何與環境互動和理解的新可能性。憑藉其廣泛應用的潛力和不斷發展的前景，這一突破可能標誌著機器人感知系統演變的重要轉折點。
