（來源：MIT News）

無線電波中 30～300GHz 頻域（波長為 1～10mm）的電磁波稱作毫米波（mmWave），它位于微波與遠紅外波相交疊的波長范圍，因而兼有兩種波譜的特點。

這種電波能穿透塑料容器或內墻等常見障礙物，并在隱藏物體表面形成反射，能夠對視線受阻的物體進行精確的三維重建。

其特性結合低成本商用毫米波雷達催生了諸多應用：分揀機器人可利用非視距重建技術定位和操作雜亂環境或密閉箱體中的隱藏物體；增強現實（AR）設備能借此感知被遮擋物體并可視化呈現；智能家居設備則可實現非視距手勢識別，即使用戶不在視線范圍內也能執行無接觸指令；雷達毫米波信號可以有效探測被云層遮擋的飛機。

然而，現有的毫米波重建方法仍存在精度不足等問題，在探測諸如家居用品等較小物體方面，傳統方法的效率并不高。

近日，麻省理工學院（MIT）的研究人員開發了一種名為mmNorm的突破性成像技術，該方法利用毫米波信號實現物體精確 3D 重建，在超過 110 次真實世界實驗中評估了超過 60 種不同的日常對象，并與最先進的基準線進行了比較，達到了 96％ 的重建精度。該研究獲得了美國國家科學基金會、MIT 媒體實驗室及微軟的聯合資助。

相比于此前的方法，mmNorm 在對回波信號的解讀能力上有了質的提升。

研究初期，MIT 研究人員意識到，現有的重建技術忽略了一個重要的特性——鏡面反射。當毫米波雷達發射信號時，幾乎所有被照射的表面都會像鏡子一樣產生鏡面反射：只有當表面正對天線時，信號才會反射回雷達接收器；若表面朝向其他方向，反射波將偏離雷達無法被接收。

mmNorm 憑借其精妙的算法，能夠解析這些鏡面反射：通過精確分析信號反射的角度、時間差和細微變化，從而推斷出物體表面每個點的朝向。這種對反射信號的精密解析，使 mmNorm 能估算“表面法向量”（描述表面朝向的專業術語）。當積累足夠多的表面法向量后，就能像拼圖般重建出物體精細的 3D 模型。

具體而言，研究團隊將雷達安裝在機械臂上，創建了一個 mmNorm 原型，機械臂圍繞隱藏物體移動時持續采集測量數據。系統通過比較不同位置接收到的信號強度來估算物體表面曲率——例如天線會接收到正對表面的最強反射，而其他朝向的表面反射信號較弱。由于雷達的多個天線都會接收不同程度的反射信號，每個天線會根據接收信號強度對表面法向量方向進行“投票”。

“某些天線的投票權重很高，有些則很低，我們可以整合所有投票結果得出共識性的表面法向量，”麻省理工學院研究助理、該論文的主要作者 Laura Dodds 表示。

此外，由于 mmNorm 需要從空間所有點估算表面法向量，會產生大量可能的表面。為鎖定正確結果，研究人員借鑒計算機圖形學技術，構建三維函數篩選最能代表接收信號的表面，最終生成高精度三維重建模型。

在這項研究中，研究團隊對 mmNorm 進行了超過 60 種復雜形狀物體（如帶手柄的馬克杯）的重建測試。對一系列具有復雜彎曲形狀的日常物品（例如銀器和電鉆）的重建準確率達到了 96%，而最先進的基準方法的準確率僅為 78%。

這項新技術還能區分同一箱體內的多個物體（如隱藏的刀叉勺組合），并對木材、金屬、塑料、橡膠、玻璃等多種材質（包括復合材料）的物體均表現優異。不過，該系統尚無法穿透金屬或過厚墻體進行成像。

這種精度提升將極大拓展高分辨率三維重建在新任務中的應用場景。例如機器人可精準識別工具箱中不同工具，確定錘柄的精確形狀與位置后執行抓取任務；結合 AR 頭顯技術，工廠工人能透視查看被完全遮擋物體的逼真圖像；在安檢掃描或軍事偵察中，該系統還能提升隱蔽物體的重建精度。

未來，研究人員將著重探索以下方向：提升低反射率物體的成像性能、增強穿透更厚障礙物的能力，以及持續優化分辨率。正如 Dodds 指出：“這項研究徹底改變了我們對毫米波信號及三維重建過程的認知范式。我們期待這些突破性見解能產生更廣泛的影響。”

1.https://news.mit.edu/2025/new-imaging-technique-reconstructs-hidden-object-shapes-0701