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Pesquisa do MIT publicada na Nature mostra que sensores LiDAR de consumo, usados em smartphones premium e avaliados em testes com hardware abaixo de US$ 100, podem captar reflexos fracos em paredes e pisos para rastrear objetos ocultos, abrindo caminho para aplicações em aparelhos comuns, robôs e dispositivos vestíveis.
Smartphones poderão rastrear objetos escondidos atrás de paredes usando LiDAR e um algoritmo do MIT descrito na Nature, avanço que leva imagem sem linha de visão para sensores baratos.
Como smartphones podem rastrear objetos fora do alcance visual
A tecnologia parte de limite conhecido do LiDAR. O sensor emite pulsos de luz, mede o tempo de retorno dos sinais refletidos e calcula distâncias para mapear ambientes tridimensionais.
Isso apoia recursos de realidade aumentada e melhora a percepção de profundidade em modelos premium. O problema é que o método convencional só enxerga o que está diretamente diante do sensor.
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O algoritmo criado por pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts muda essa leitura. Em vez de ignorar reflexos fracos espalhados por paredes e pisos, o sistema reúne esses sinais em vários quadros.
Quando o telefone ou o objeto se move, a ferramenta combina dados captados de ângulos diferentes. A partir desse conjunto, consegue estimar forma e deslocamento de algo oculto, sem linha de visão direta.
Testes usaram LiDAR de consumo abaixo de US$ 100
Nos experimentos, a equipe trabalhou com um sensor LiDAR padrão de nível consumidor, com custo inferior a US$ 100. Os alvos foram posicionados atrás de paredes e divisórias.
Entre os objetos avaliados estavam um manequim em movimento, recortes de papelão e letras. O sensor foi apontado para o chão ou para a parede próxima às barreiras, explorando reflexos indiretos.
O algoritmo rastreou o manequim em tempo real e produziu reconstruções tridimensionais aproximadas dos objetos escondidos. Em outro teste, acompanhou múltiplos objetos, incluindo as duas mãos de uma pessoa, a 30 quadros por segundo.
Nesse caso, luvas retrorrefletivas ajudaram a isolar o sinal das mãos em relação à luz refletida pelo tronco, permitindo acompanhar melhor o movimento.
O que ainda falta antes do uso em aparelhos comuns
A proposta tem limitações. A tecnologia funciona melhor quando o software conhece ou consegue aproximar a forma básica do objeto rastreado, condição que simplifica a reconstrução feita a partir de sinais fracos.
Os próximos passos envolvem ampliar o método para formas desconhecidas ou em mudança. Se essa etapa avançar, a imagem NLOS poderá chegar a aplicações de consumo, robôs e dispositivos vestíveis.
A contribuição central é reduzir a dependência de equipamentos volumosos e caros, antes associados a laboratórios. Com sensores simples e processamento adequado, smartphones podem rastrear objetos ocultos e transformar reflexos quase descartados em informação visual útil.
Com informações de .
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