RF Perception & Mapping
WiFi、毫米波、雷达——这些电磁波看不见摸不着,却能穿墙、抗烟雾、不受光照影响。研究问题是:怎么把它们变成像摄像头一样可读的'画面'。
先读这三篇。
RF-Pose 用 WiFi 看人骨架 → milliMap 用毫米波建室内地图 → PanoRadar 把毫米波做到 LiDAR 级 3D。
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1
Through-Wall Pose Imaging in Real-Time with a Many-to-Many Encoder/Decoder Paradigm
一个 Wi-Fi 小盒子隔着墙照过去,就能画出屋里人的骨架动画——摄像头当老师,电波当学生,学一遍就会了。 更具体一点: 输入:一个商用雷达(Walabot Developer,几百美元)发出去的电波被人体反射回来后形成的 3D 强度场。 输出:屋内每个人的 15 关节点骨架,每
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2
See Through Smoke: Robust Indoor Mapping with Low-cost mmWave Radar
机器人在浓烟里也能画出清晰的房间地图——靠一颗几十块的小雷达加一个会"脑补"的神经网络。 具体两招: 训练时让贵的激光雷达(lidar)和便宜的雷达坐同一辆车,把 lidar 的清晰图当作业答案喂给神经网络(cGAN),教雷达学会脑补。学完老师下车,雷达单飞。 认门/墙/玻璃/电
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3
Enabling Visual Recognition at Radio Frequency (PanoRadar)
PanoRadar 把便宜的小雷达装到一个转台上边转边扫,再让神经网络把模糊回声拼成 3D 地图,让雷达像眼睛一样"看见"房间。
2019 到 2025,16 篇怎么排开。
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