News
Sieht verdeckte Gegenstände: MIT entwickelt AR-Headset mit „Röntgenblick“

X-AR-Brille aus den MIT Media Labs. (Bild: MIT Media Labs)
„X-AR“ nennt das MIT ein neues Headset, das den Träger:innen eine Art „Röntgenblick“ verschafft. Das Ziel der Erfindung: Über Computervision lassen sich verdeckte, verpackte oder verräumte Gegenstände zentimetergenau lokalisieren. Das Gerät zeigt sie anschließend in einem Augmented-Reality-Layer an.
Das System nutzt dazu hochfrequente Funksignale, RFID-Chips und eine Methode aus der Radartechnik. Sperrige, energiehungrige und nicht zuletzt schädliche Röntgenapparate kommen nicht zum Einsatz.
Bei Tests leitete X-AR den Tragenden in 96 Prozent der Fälle zum richtigen Gegenstand. Die Genauigkeit lag bei rund zehn Zentimetern. Das Headset blendet dort eine transparente Kugel ein, wo der mit einem RFID-Etikett ausgerüstete Gegenstand lokalisiert wurde. Eingeblendete Schrittspuren führen die Träger:innen zu ihm.
Die hochfrequenten Funksignale (RF) dringen durch Kartons, Plastik- und Holzwände. Befindet sich der Gegenstand in der Hand der Nutzer:in, checkt das System, ob es sich um das richtige Exemplar handelt. Als Einsatzorte haben die Forscher:innen etwa Logistik- oder Produktionsstandorte im Blick.
Die Forscher:innen haben für X-AR eine AR-Brille vom Typ Hololens umgebaut. Aline Eid, eine der Co-Autor:innen, erklärt: „Eine große Herausforderung bestand darin, eine Antenne zu entwickeln, die auf das Headset passt, ohne die Kameras zu verdecken oder deren Betrieb zu behindern. Das ist sehr wichtig, da wir alle Spezifikationen des Visiers nutzen müssen.“ Bisher besitzt X-AR eine Reichweite von rund drei Metern.
Sie und das Team experimentierten mit leichten Schleifenantennen, die sie unterschiedlich stark verjüngten. Dann setzten sie eine Technik aus dem Flugzeugbetrieb ein. Dabei vermisst das Headset bei der Bewegung des Nutzenden den Raum immer wieder neu und kombiniert die Ergebnisse.
Das funktioniert ähnlich einem Antennen-Array, über das sich Standorte ermitteln lassen. Die Daten dienen als Grundlage für eine Karte. Darüber erarbeitet das System Wahrscheinlichkeiten, wo sich das RFID-Tag befindet.
Die Forscher:innen simulierten ein Lagerhaus mit Regalen, Paketen und Plastikbehältern. Sie errechneten, dass sich Entnahmefehler um 98,9 Prozent senken ließen.
Das System muss den Artikel nicht visuell sehen, um zu überprüfen, ob man den Richtigen genommen hat, betonen sie. Im nächsten Schritt wollen sie Sensormodalitäten wie WLAN, mmWave und Terahertz-Wellen ausprobieren, um die Visualisierungsmöglichkeiten zu verbessern.
Bitte beachte unsere Community-Richtlinien
Wir freuen uns über kontroverse Diskussionen, die gerne auch mal hitzig geführt werden dürfen. Beleidigende, grob anstößige, rassistische und strafrechtlich relevante Äußerungen und Beiträge tolerieren wir nicht. Bitte achte darauf, dass du keine Texte veröffentlichst, für die du keine ausdrückliche Erlaubnis des Urhebers hast. Ebenfalls nicht erlaubt ist der Missbrauch der Webangebote unter t3n.de als Werbeplattform. Die Nennung von Produktnamen, Herstellern, Dienstleistern und Websites ist nur dann zulässig, wenn damit nicht vorrangig der Zweck der Werbung verfolgt wird. Wir behalten uns vor, Beiträge, die diese Regeln verletzen, zu löschen und Accounts zeitweilig oder auf Dauer zu sperren.
Trotz all dieser notwendigen Regeln: Diskutiere kontrovers, sage anderen deine Meinung, trage mit weiterführenden Informationen zum Wissensaustausch bei, aber bleibe dabei fair und respektiere die Meinung anderer. Wir wünschen Dir viel Spaß mit den Webangeboten von t3n und freuen uns auf spannende Beiträge.
Dein t3n-Team