近日，美国加州大学圣芭芭拉分校(UCSB)Yasamin Mostofi教授所率领的实验室人员，向我们展示了利用日常无线信号完成对物体的3D测绘的前沿科技。

UCSB电子及计算机工程专业教授Mostofi表示：

“我们研发出的新方法，赋予了无人飞行器通过连接wifi信号即可摹绘实体墙内3D结构的能力“这一方法仅需利用WiFi RSSI测绘，不需要在目标区域做任何准备工作来进行辅助，亦可对静态物体完成摹绘而不像其他技术要求只能对移动物体才能发挥作用。”

在他们所进行的实验中，两架无人驾驶的八角无人机(octocopter)在起飞后，按计划环绕由四面砖墙筑成的方形小屋进行飞行。

当然，为了测试这一方法的准确度，房间内部构造的细节并没有披露给无人机。

有趣的是，这两架无人机并非均用来进行测绘工作，而是有着明确严格的分工。在飞行中，一架僚机专门负责源源不断地传递稳定的WiFi信号，而主力机则利用这WiFI信号完成3D测绘工作。

实验结果仅有3.84%的误差

在完成几条预期线路的飞行后，无人机应用由研发人员开发的全新方法完成了对墙后未知区域的测绘，并保质保量地带来了高分辨率3D透视图像。

结果令人十分满意，如上图所示，误差仅有区区3.84%。该项目中的博士生Chitra R.Karanam表示：

“制作透过诸如砖墙或是水泥墙等墙壁的3D图像，其实充满挑战性，但也正是这个原因驱动我们完成了这个新方法的研发。”

其实Mostori教授带领的同名实验室Mostori Lab在之前就是无线电波感知及成像领域的先行者，几乎试过每一种不同频率的电波，自然也包括WiFi信号。

他们的实验室早在2010年就发表了第一份仅使用WiFI信号进行成像的实验演示论文，并且之后还有几篇同一项目的跟进成果。而这一次将WiFi信号利用到无人机上进行测绘，也是利用了之前的多年优秀基础及大量实验数据。

“不过，这次的新方法依然堪称是一个重大突破，由于未知量的剧增，穿墙3D测绘远比之前的项目要有挑战性得多”，Mostori教授补充到。

不同于通过串联地面机器人而收获成功的2D测绘方法，3D的成功不仅依赖于其实验室独创的新方法，其军功章上也应有无人机可以从多角度发起对目标区域测绘能力的一半。

该方法的流程大体上可分为紧密结合在一起的关键四步。

其实，第一阶段工作的重点并非像我们所想的调试摄像头或者无人机的性能，而是为接下来要进行的飞行提前规划路线。

正如上文所提到的，3D测绘的成功之处在于多视角的全面测绘。所以研发人员要尽可能多地规划不同的飞行路线，以尽可能全面地捕捉到三维空间变化的细节；同时也应将线路的数量保持在合理的范围，atv，避免冗杂的路线以提升效率。

第二步则是通过建模，将目标区域转化为一个马尔科夫随机场(Markov Random Field, MRF)来捕捉空间依赖性，并利用以图像为基础的传播方法，根据周围三维像素(Voxel,3D图像的最小单位）的决策结果，来更新生成具体到每一个三维像素的图像决策。

接下来，为了对在目标区域进行传递的波的互动进行近似，Mostori教授的团队采用了一个线性波模型。

最后的收官步骤则是利用信息的可压缩性，仅动用小于4%的WiFi测量量来摹绘目标区域的图像。

值得称道的是，整个流程下来，j2直播，仅动用了无人机、WiFi收发器及Tango平板这种十分容易获取的现成部件，无需再大费周章地去采购材料。

虽然我们现在尚不能获得墙内活动物体的俯瞰图，这一新方法为室内结构测绘等领域提供了充足的想象力。有了它的技术支持，下次我们倘若身处紧急状况，无需破门而入即可掌握房间内的一举一动。

Mostori教授团队还认为，该技术还可以在结构监控亦或是考古工作的进行中大显神威，如不破坏文物建筑内部即可为工作人员提供第一手信息等优秀的实用功能。

在去年无人机送外卖，无人机撒农药等略华而不实的浪潮消逝过后，Mostori教授的团队为我们打开了无人机应用的新思路。相较于试图直接代替人类工作的喧嚣，返璞归真地回归技术，助力我们的生活或许才是现阶段无人机发展壮大的契机与根本所在。