研究人員開發了一個新系統，旨在提升無人駕駛汽車的安全性。這個系統使機器人能夠利用人工智能處理的無線電波來觀察拐角的情況。由賓夕法尼亞州立大學的工程師們研發的這個系統，能夠改善在如倉庫和工廠等雜亂室內環境中運作的機器人的安全性。這個名為 HoloRadar 的系統，可以幫助機器人重建超出其直接視線的三維場景，例如行人轉角而來的情況。與以往依賴可見光的非直視（NLOS）感知方法不同，HoloRadar 在黑暗中和變化的光照條件下也能可靠工作。
根據計算機與信息科學（CIS）助理教授兼 HoloRadar 論文的主要作者趙明敏（Mingmin Zhao）表示，機器人和無人駕駛汽車需要能夠超越直接前方的視野。這項能力對於幫助機器人和無人駕駛汽車在實時作出更安全的決策至關重要。HoloRadar 的核心在於對無線電波的反直覺見解。相比可見光，無線信號擁有更長的波長，這一特性傳統上被視為成像的劣勢，因為它限制了分辨率。趙的團隊意識到，對於觀察拐角來說，這些較長的波長實際上是一個優勢。
HoloRadar 能夠重建超出直接視野之外的情況。計算機與信息科學博士生及論文共同作者賴浩文（Haowen Lai）指出，無線電波的波長遠大於牆壁上的細小表面變化。這些表面實際上成為鏡子，以可預測的方式反射無線信號。研究人員還強調，從實際操作的角度來看，這意味著如牆壁、地板和天花板等平坦表面可以將無線信號反射到拐角，將隱藏空間的信息帶回給機器人。HoloRadar 捕捉這些反射，重建超出直接視野的情況。這類似於人類駕駛者在盲區交叉路口依賴鏡子的方式。
由於 HoloRadar 使用無線電波，環境本身成為了充滿鏡子的空間，而無需實際改變環境。HoloRadar 通過補充現有的傳感器來增強自動機器人的安全性，而不是取代它們。雖然無人駕駛汽車已經使用 LiDAR，這是一種利用激光檢測汽車直接視線內物體的感測系統，但 HoloRadar 通過揭示那些傳感器無法看到的情況，增加了一層感知，使機器能夠有更多的時間來應對潛在的危險。
HoloRadar 已在真實室內環境中的移動機器人上進行測試，包括走廊和建築物角落。在這些環境中，該系統成功重建了牆壁、走廊和位於機器人視線之外的人類主體。未來的工作將探索戶外場景，例如交叉路口和城市街道，因為較長的距離和更動態的條件會帶來額外的挑戰。
