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, честь 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