长期以来，开发能够可靠导航复杂环境的机器人一直受到一个基本限制的阻碍：大多数机器人视觉系统在具有挑战性的天气条件下基本上会失明。从在浓雾中挣扎的自动驾驶汽车到受烟雾缭绕的建筑物阻碍的救援机器人，这些限制代表了机器人应用中的一个关键漏洞，因为失败是不可能的。

宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的一项突破有望改变机器人感知环境的方式。他们的创新系统被称为 PanoRadar，利用无线电波技术与人工智能相结合，创建周围环境的详细三维视图，即使在传统传感器无法使用的条件下也是如此。

突破环境障碍

现代机器人视觉系统主要依赖于基于光的传感器——相机和光探测和测距 （LiDAR） 技术。虽然这些工具在最佳条件下表现出色，但它们在恶劣环境中面临严重限制。烟雾、雾气和其他颗粒物会散射光波，在最需要的时候有效地使这些传统传感器失明。

PanoRadar 通过利用无线电波来解决这些限制，无线电波的波长较长，可以穿透阻挡光线的环境障碍物。“我们最初的问题是，我们是否可以将两种传感模式的优点结合起来，”计算机与信息科学助理教授 Mingmin Zhao 解释说。“无线电信号的稳健性，对雾和其他具有挑战性的条件具有弹性，以及视觉传感器的高分辨率。”

该系统的创新设计带来了另一个显著优势：成本效益。传统的高分辨率 LiDAR 系统通常带有令人望而却步的价格标签，限制了它们的广泛采用。PanoRadar 通过巧妙地使用旋转天线阵列和先进的信号处理，以极低的成本实现了相当的成像分辨率。

这种成本优势，结合其全天候能力，使 PanoRadar 成为机器人感知领域的潜在游戏规则改变者。该技术已经证明了它能够通过烟雾保持精确跟踪，甚至可以绘制带有玻璃墙的空间——这是传统基于光的传感器无法实现的壮举。

使用无线电信号为机器人提供超人视觉

PanoRadar 背后的技术

PanoRadar 的核心采用一种看似简单但巧妙的环境扫描方法。该系统利用垂直旋转天线阵列，连续发射和接收无线电波，从而创建周围环境的全面视图。这种旋转机构生成一个密集的虚拟测量点网络，使系统能够构建高度详细的三维图像。

然而，真正的创新在于对这些无线电信号的复杂处理。“关键创新在于我们如何处理这些无线电波测量，”Zhao 指出。“我们的信号处理和机器学习算法能够从环境中提取丰富的 3D 信息。”

达到这种精度水平存在重大的技术障碍。主要作者 Haowen Lai 解释说：“为了实现与 LiDAR 相当的无线电信号分辨率，我们需要将许多不同位置的测量结果与亚毫米级精度相结合。当系统处于运动状态时，这一挑战变得尤为严峻，因为即使是最小的运动也会影响成像质量。

该团队开发了先进的机器学习算法来解释收集的数据。据研究人员 Gaoxiang Luo 称，他们利用室内环境中发现的一致模式和几何形状来帮助他们的 AI 系统理解雷达信号。在开发过程中，该系统使用 LiDAR 数据作为参考点来验证和改进其解释。

实际应用和影响

PanoRadar 的功能为传统视觉系统面临限制的多个领域开辟了新的可能性。在应急响应场景中，该技术可以使救援机器人有效地在烟雾弥漫的建筑物中导航，在传统传感器无法实现的地方保持精确的跟踪和测绘能力。

该系统能够通过视觉障碍准确检测人员，使其在危险环境中的搜索和救援行动中特别有价值。“我们在不同建筑物中的现场测试表明，无线电传感可以在传统传感器难以解决的地方表现出色，”研究助理 Yifei Liu 说。该技术能够映射带有玻璃墙的空间并在充满烟雾的环境中保持功能，这表明其在增强安全操作方面的潜力。

在自动驾驶汽车领域，PanoRadar 的全天候功能可以解决该行业最持久的挑战之一：在恶劣的天气条件下保持可靠运行。该系统的高分辨率成像能力，加上它在雾、雨和其他具有挑战性的条件下运行的能力，可以显著提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性。

此外，与传统的高端传感系统相比，该技术的成本效益使其成为从工业自动化到安全系统等各种机器人应用更广泛部署的可行选择。

对该领域的未来影响

PanoRadar 的开发不仅代表着一种新的传感技术，它还标志着机器人感知环境并与之交互的方式发生了潜在转变。Penn Engineering 团队已经在探索将 PanoRadar 与摄像头和 LiDAR 等现有传感技术集成的方法，致力于创建更强大的多模态感知系统。

“对于高风险任务，拥有多种环境感知方式至关重要，”Zhao 强调说。“每个传感器都有其优点和缺点，通过智能地组合它们，我们可以创造出能够更好地应对现实世界挑战的机器人。”

这种多传感器方法在冗余和可靠性至关重要的关键应用中可能特别有价值。该团队正在扩大他们的测试范围，包括各种机器人平台和自动驾驶汽车，这表明未来机器人可以根据环境条件在不同的传感模式之间无缝切换。

该技术的潜力超出了其当前的能力。随着人工智能和信号处理技术的不断进步，PanoRadar 的未来迭代可能会提供更高的分辨率和更复杂的环境映射功能。这种持续的进化有助于弥合人类和机器感知之间的差距，使机器人能够在日益复杂的环境中更有效地运行。

最后

随着机器人技术不断融入社会的关键方面，从应急响应到运输，对可靠的全天候感知系统的需求变得越来越重要。PanoRadar 将无线电波技术与 AI 相结合的创新方法不仅解决了机器人视觉的当前限制，还为机器如何与环境交互和理解环境开辟了新的可能性。凭借其广泛应用和持续发展的潜力，这一突破可能标志着机器人感知系统发展的重要转折点。