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Investigación del MIT publicada en Nature muestra que sensores LiDAR de consumo, usados en smartphones premium y evaluados en pruebas con hardware por debajo de US$ 100, pueden captar reflejos débiles en paredes y pisos para rastrear objetos ocultos, abriendo camino para aplicaciones en dispositivos comunes, robots y dispositivos vestibles.
Los smartphones podrán rastrear objetos escondidos detrás de paredes usando LiDAR y un algoritmo del MIT descrito en Nature, avance que lleva imagen sin línea de visión para sensores baratos.
Cómo los smartphones pueden rastrear objetos fuera del alcance visual
La tecnología parte de un límite conocido del LiDAR. El sensor emite pulsos de luz, mide el tiempo de retorno de las señales reflejadas y calcula distancias para mapear entornos tridimensionales.
Esto apoya funciones de realidad aumentada y mejora la percepción de profundidad en modelos premium. El problema es que el método convencional solo ve lo que está directamente frente al sensor.
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El algoritmo creado por investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts cambia esta lectura. En lugar de ignorar reflejos débiles esparcidos por paredes y pisos, el sistema reúne estas señales en varios cuadros.
Cuando el teléfono o el objeto se mueve, la herramienta combina datos captados de ángulos diferentes. A partir de este conjunto, logra estimar la forma y el desplazamiento de algo oculto, sin línea de visión directa.
Pruebas usaron LiDAR de consumo por debajo de US$ 100
En los experimentos, el equipo trabajó con un sensor LiDAR estándar de nivel consumidor, con un costo inferior a US$ 100. Los objetivos fueron posicionados detrás de paredes y divisorias.
Entre los objetos evaluados estaban un maniquí en movimiento, recortes de cartón y letras. El sensor fue apuntado al suelo o a la pared cercana a las barreras, explorando reflejos indirectos.
El algoritmo rastreó el maniquí en tiempo real y produjo reconstrucciones tridimensionales aproximadas de los objetos escondidos. En otra prueba, siguió múltiples objetos, incluidas las dos manos de una persona, a 30 cuadros por segundo.
En este caso, guantes retrorreflectivos ayudaron a aislar la señal de las manos en relación con la luz reflejada por el tronco, permitiendo seguir mejor el movimiento.
Lo que aún falta antes del uso en dispositivos comunes
La propuesta tiene limitaciones. La tecnología funciona mejor cuando el software conoce o puede aproximar la forma básica del objeto rastreado, condición que simplifica la reconstrucción hecha a partir de señales débiles.
Los próximos pasos involucran ampliar el método para formas desconocidas o en cambio. Si esta etapa avanza, la imagen NLOS podría llegar a aplicaciones de consumo, robots y dispositivos vestibles.
La contribución central es reducir la dependencia de equipos voluminosos y caros, antes asociados a laboratorios. Con sensores simples y procesamiento adecuado, los smartphones pueden rastrear objetos ocultos y transformar reflejos casi descartados en información visual útil.
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