现代智能手机集成了令人惊叹的技术，从高分辨率摄像头、先进图形芯片到人工智能处理器。在高端机型中，这些硬件还包括激光雷达（LiDAR），有助于增强现实功能并提升深度感应。
透视拐角
而这一能力可能即将迎来一次真正令人瞩目的升级。麻省理工学院（MIT）的研究人员开发出了一种算法，让手机的激光雷达传感器能够探测到隐藏在拐角后的物体。该项研究成果已发表在《自然》期刊上。
消费级非视距（NLOS）成像
通常，这类非视距（NLOS）能力只能在实验室里见到，并且依赖笨重昂贵的科研级硬件。但该团队的突破，让消费级激光雷达传感器也能窥见障碍物背后的东西。
标准的消费级激光雷达传感器通过发射光脉冲，并测量这些信号从物体反射回设备所需的时间来工作。这让传感器能计算距离并绘制三维环境地图，但仅限于其直接视线范围内的物体。
MIT团队通过改变入射数据的处理方式，克服了这一限制。算法不再丢弃那些从墙壁和地板上反弹回来的极其微弱、散射的光信号，而是在手机或物体移动时，收集多个画面中的这些微弱反射。然后，它将来自不同角度的数据结合起来，拼凑出隐藏物体的形状和运动。
技术测试
为了测试算法，科学家使用了一款成本不到100美元的标准消费级激光雷达传感器。他们将移动的人体模型、纸板剪影和字母等物体放置在墙壁和大型隔断后面——换句话说，这些物体不在传感器的直接视线范围内。
随后，团队将传感器对准隔断附近的地面或墙壁。算法成功实时追踪了人体模型的运动，并生成了隐藏物体的粗略三维重建图像。
MIT研究人员在论文中写道：“我们的成果标志着向即插即用的非视距成像迈出了一步，任何人都能用成本不到100美元的现成硬件，且无需额外设置，就能对隐藏物体进行成像。”
目前，当软件知道或能大致推测出所追踪物体的基本形状时，这项技术的效果最好。下一步将包括让它能适用于未知或变化中的形状。若取得成功，该算法可应用于包括机器人和可穿戴设备在内的多种场景。正如团队所说：“我们相信，这类能力的普及将推动非视距成像的消费级应用。”
相关链接：https://dx.doi.org/10.1038/s41586-026-10502-x