WiFi無人機：可穿牆對物體立體成像！

導讀

除了提供無線網路連接，WiFi還有更多讓大家意想不到的用途。最近，美國加州大學聖巴巴拉分校的科研人員首次演示了一種新方案，利用兩架無人機發射和接收WiFi無線信號，以穿牆的方式，對牆後物體進行三維成像。

關鍵字

WiFi、無人機、成像

背景

如今的物聯網時代，WiFi 已經成為各種物聯網設備例如智能硬體、可穿戴設備、智能家居等等，進行無線連接的重要手段。也許在大多數人印象中，WiFi的主要作用就是提供無線網路連接。

然而除了提供無線網路連接，WiFi還有一些我們不太熟悉的獨特用途，例如定位和成像。

例如，筆者曾在《Chronos系統：使用單個WiFi完成高精度定位》一文中曾經介紹過，美國麻省理工學院的科研人員，開發過一種稱為「Chronos」的WiFi系統，它可以使用單個WiFi接入點來定位用戶，精度達幾十厘米，且不需要添加其他任何感測器。

（圖片來源於：麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室）

《Wi-Fi全息技術：能穿牆獲取物體全息圖像！》一文也曾經介紹過，德國慕尼黑工業大學的科研人員利用WiFi發射器的雜散輻射，建立起了WiFi 發射器周圍物體的三維全息圖。

利用地下室的Wi-Fi發射器，可以繪製出整個倉庫的三維圖像

（圖片來源：Friedemann Reinhard/Philipp Holl/慕尼黑工業大學）

然而，今天我們要重點關注的是美國加州大學聖巴巴拉分校（UCSB） Yasamin Mostofi 教授實驗室的相關研究。

該實驗室在利用日常無線射頻信號，例如WiFi 進行成像和感知方面，起到了先驅作用。2010年，他們首次展示WiFi成像技術，後來又開展過幾個相關項目。

2015年，他們的一個項目："Head Counting with WiFi: Counting People Without Relying On Personal Devices"，利用了WiFi信號測定給定區域的人數。

方法是通過兩塊無線網卡進行配合，一塊發射WiFi信號，另一塊接收WiFi信號，然後通過對於接收功率的測量，估算出那塊區域中走動的人數。

（圖片來源：UCSB）

另外一個項目：」X-Ray Vision for Robots: Seeing Through Walls with Only WiFi「，利用兩個機器人之間的WiFi信號強度變化，對於牆後的物體進行二維成像。

方法是通過兩個裝有輪子的機器人作為搭檔，發射和接收WiFi信號，通過測量接收信號強度RSSI的變化，對於牆壁後方的物體進行二維成像。

（圖片來源：UCSB）

創新

在之前對於物體穿牆二維成像的研究基礎上，最近Yasamin Mostofi 教授實驗室的科研人員作出進一步的深入研究，首次演示出一種新方案，利用兩架無人機發射和接收WiFi無線信號，以穿牆的方式對牆後的物體進行三維成像。

（圖片來源：UCSB）

這項技術使用兩架無人機作為搭檔，協同工作。一架無人機負責發射WiFi信號，另一架則負責接收WiFi信號，通過在不同的路徑點上，繪製出的WiFi信號波強度的差異，無人機經幾次探測後，即可繪製出高分辨的三維圖像。

UCSB 電氣與計算機工程專業的教授 Mostofi 稱：

「我們提出的方案能使無人機僅利用WiFi信號，就可以穿牆對於物體的細節進行三維成像。該方案單單利用了對於WiFi信號接收的信號強度指示（RSSI）的測量，而無需對於有關區域進行任何預先的測量，也無需被測物體移動進行成像。」

（圖片來源：UCSB）

技術

首先，讓我們回顧一下整個實驗。

在實驗中，兩架無人機飛往一個封閉的、四面用磚砌成的簡易房屋，牆內的情況很簡單，如圖所示：

（圖片來源：UCSB）

然而，房屋的內部情況對於無人機來說是未知的。在飛行過程中，一架無人機會持續地發送WiFi信號，而另外一架無人機則會測量WiFi信號的接收功率，從而進行三維成像。

（圖片來源：UCSB）

當無人機穿越幾條計劃的路徑後，會利用研究人員研發的成像技術，顯示出牆內的區域，生成其內部物體的高解析度的三維圖像。這種三維圖像和該區域的實際情況高度匹配。

（圖片來源：UCSB）

這種穿牆對於物體進行三維成像的方法由四個關鍵部分構成：

（圖片來源：UCSB）

• 第一，他們設計的路徑要能夠在這三個維度上，儘可能多地捕捉空間差異，同時也能保持操作效率。

（圖片來源：UCSB）

• 第二，他們用馬爾可夫隨機場（Markov
  Random Field ）來對於關注的三維未知區域進行建模，捕獲空間依賴性，並且利用基於圖形的置信度傳播演算法，在相鄰立體像素（三維圖像的小單元）基礎上，更新每個立體像素的成像決策。

（圖片來源：UCSB）

• 第三，為了使得發射波的交互作用接近於關注的區域，他們使用了線性波模型。

（圖片來源：UCSB）

• 最後，他們利用了信息內容的壓縮性，通過非常少量的WiFi測量對於該區域進行成像（不到4%）。

（圖片來源：UCSB）

下面，我們一起看看研究人員使用了什麼樣的實驗裝置。

值得注意的是，他們的裝置完全由現成的設備例如無人機、WiFi收發器和Tango平板電腦構成。

發射信號的無人機裝備了一個用於發送WiFi信號的路由器，和一個谷歌Tango平板電腦用於自身定位。同樣，接收信號的無人機裝備了一個樹莓派單元，一個WiFi網卡用於測量WiFi RSSI和一個Tango平板電腦用於自身定位。

無人機具有航途基準點，從而可以沿著路徑飛行，並且相互之間會不斷協調，這樣使得它們處於正確的發射/接收的配對位置上。

（圖片來源：UCSB）

價值

這項創新的關鍵價值，首先是解決了一個極具挑戰性的問題：

對於磚牆或者混凝土牆後的物體進行高解析度的三維成像。

另外，研究人員從以前利用地面機器人進行二維成像，拓展到了使用無人機進行多角度、立體化的三維成像。

未來，這項技術將可以應用於一些列的領域，例如緊急搜救、考古發掘和結構監測等等。

參考資料

【1】http://www.news.ucsb.edu/2017/018068/x-ray-eyes-sky

【2】C.R. Karanam and Y. Mostofi, "3D Through-Wall Imaging with Unmanned
Aerial Vehicles Using WiFi," in the proceedings of the 16th ACM/IEEE
International Conference on Information Processing in Sensor Networks
(IPSN), April 2017 http://www.ece.ucsb.edu/~ymostofi/papers/IPSN17_KaranamMostofi.pdf

【3】http://www.ece.ucsb.edu/~ymostofi/

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