Роботы, созданные командой, работающей в Калифорнийском университете города Санта-Барбара, в состоянии смотреть сквозь монолитные стены, используя при этом простые сигналы Wi-Fi. С возможным применением в поисковых целях и спасении пострадавших, наблюдении за процессами в посещении, исследованиях и археологии, у этих роботов есть способность идентифицировать положение и схематически отображать невидимые объекты в просмотренной зоне, и затем определить, что это — металл, древесина или человек.
Работая попарно, роботы «обходят» периметр объекта и поочередно отправляют и получают сигналы Wi-Fi друг другу сквозь просматриваемый объект. Используя отличия в переданных и полученных сигналах Wi-Fi, чтобы показать наличие скрытых объектов, система строит модель распределения волн с целевой резолюцией приблизительно 2 см (0.8 в). Измеряя полученные значения этих беспроводных сигналов, роботы в состоянии произвести точную карту детализации структуры, где твердые объекты и места расположены в соответствии со своими фактическими положениями.
Хотя это и не первые такие роботы, которые были в состоянии видеть насквозь бетон – робот-наблюдатель Cougar20-H смог это несколько лет назад – прочие системы использовали в работе несколько GHz-диапазонов, мощные радио-датчики, которые были чрезвычайно сложными радарными системами. Точно так же фиксированная система WiFi, созданная MIT, смогла обнаружить движение, используя при этом сигналы Wi-Fi на ресивере и передатчике, но разрешение было малым, чтобы делать что-то больше, чем фиксация движений, уже не говоря о категоризации и идентификации.
[advideo vid=»iF1fY3bPAt0″]
Роботы UCSB в своей работе полагаются на интерпретацию передаваемых сигналов по Wi-Fi, которые – даже при том, что они пока имеют и более низкую силу и намного более низкий динамический диапазон, чем выше упомянутые аналоги – указывает, что обработка сигнала и вычисление должны быть ключевыми для их «возможностей». Это подтверждено в отчётах команды, в которых говорится, что они используют короткую волну и пространственные фильтры, а также алгоритм SLAM.
