Новости
Исследователи улучшили миниатюрные радары Google Project Soli, научив их распознавать различные объекты

Исследователи улучшили миниатюрные радары Google Project Soli, научив их распознавать различные объекты

Исследователи улучшили миниатюрные радары Google Project Soli, научив их распознавать различные объекты


В прошлом году компания Google представила проект Project Soli, который при помощи крохотного радара позволял осуществлять управление жестами. Такой радар можно интегрировать в умные часы, после чего устройство сможет фиксировать движения в пространстве с точностью менее одного миллиметра. В дальнейшем исследователи из Университета Сент-Эндрюс смогли усовершенствовать эту технологию и научили радар распознавать объекты.

Созданное ими устройство на базе набора разработки Project Soli получило название RadarCat (or Radar Categorization for Input and Interaction). Оно работает аналогично другим радарам – базовый блок испускает электромагнитные волны на цель, часть волн отражается и возвращается к устройству. Система анализирует время, затраченное волнами на обратный путь, и на основании этой информации определяет расстояние до объекта и его форму. Но благодаря тому, что радар Google Soli обладает высокой точностью, он может определять не только внешнюю часть объекта, но также и его внутреннюю структуру и заднюю поверхность. Благодаря этому RadarCat обладает достаточной точностью, чтобы определить разницу между лицевой и задней панелями смартфона, а также выявить, является ли стакан полным или пустым.

В то же время, у системы имеются и некоторые ограничения. Так, RadarCat иногда спутывает объекты со схожими свойствами материалов, например, алюминиевый корпус MacBook и алюминиевую чашу весов. Наилучшим образом устройство определяет плотные объекты с плоской поверхностью. Распознавание сигналов от полых объектов или предметов странной формы требует больше времени.

Кроме того, RadarCat сначала нужно обучить. Системе требуется обладать знаниями о внешнем виде каждого объекта, прежде чем она сможет распознавать их. Хотя это и не является большой проблемой. Однако чем больше имеется информации о различных радиолокационных отпечатках, тем больше можно обобщать и делать выводы о новых объектах.

Одним из очевидных применений данного исследования является создание своеобразного словаря предметов. Благодаря этому люди с проблемами зрения смогут распознавать предметы, которые имеют одинаковые размеры и форму. Или же система сможет предоставлять специализированную информацию, например, распознавать различные модели смартфонов и находить полный список технических характеристик или инструкцию пользователя. Также RadarCat сможет запускать различные сценарии работы в зависимости от конкретных условий. Например, определив, что пользователь держит смартфон руками с надетыми перчатками, система автоматически изменит интерфейс и сделает иконки более крупными.

В дальнейшем исследователи намерены улучшить систему, научив её находить различия между сходными объектами. Например, система сможет не только определять является ли стакан пустым или полным, но и классифицировать его содержимое.

Источник: The Verge


Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: