佛羅里達州立大學和羅格斯大學的科研人員開發了一種基于Wi-Fi傳感的3D網格技術：Wi-Mesh，該方案宣稱可識別并創建可靠的3D人體網格，可輔助計算機視覺、AR/VR定位等應用。
簡單來講，Wi-Mesh通過分析多個Wi-Fi天線接收的反射信號，來獲取房間中人的3D信息，并生成立體網格。而Wi-Fi信號源是一種低成本室內定位方法，缺點是精度不高，難以通過算法來提升性能。Wi-Fi信號還可以補充GPS定位，解決GPS在室內沒有信號的問題。
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據了解，該科研小組專注于尖端的Wi-Fi傳感研究，此前的研究（E-eyes、WiFinger系統）已經可以通過Wi-Fi感知一系列人類活動和物體，比如人體大幅度動作，或是小幅度手勢變化，此外還能檢測睡眠活動、識別日常物體。
在Wi-Mesh研究中，科研人員的重點是，測試常見的Wi-Fi通信方案，以評估其3D網格生成能力（比如能否準確捕捉不同人的身高、體重、體型、身體比例、身體變形等等）。此外，訓練一種Wi-Fi傳感模型，將日常活動、手勢進行分類，并與預設動作匹配。
實際上早期的研究表明，商用Wi-Fi能夠對分類一些預定義的人體動作，并檢測細微的活動，比如生命體征（用Wi-Fi檢測睡眠、跌倒等）。不過，這些系統無法生成復雜、精細的3D網格，因為3D人體網格通常具有數千個頂點，遠多于比3D姿態捕捉時識別的節點數量。此外，還需要高質量的訓練數據、更深入的神經網絡，并且對使用環境等多種因素很敏感，難以在不同的場景中通用。
Wi-Mesh誕生
然而在最新的研究中，科研人員驗證了Wi-Fi信號在構建3D人體網格上的能力，而這在之前是難以實現的。和上面描述的方案相比，Wi-Mesh最大的區別是利用了多天線Wi-Fi設備，從Wi-Fi信號到達人體反射回的數據，來分析、推導出人體形狀，更準確的定位3D目標。商用Wi-Fi技術的進步讓Wi-Mesh成為可能，通常新一代Wi-Fi 6/7接收器配備了8到16根天線，可以很好的捕捉到達人體3D表面后反射回的信號，并通過信號入射角、AoA信息將人體形狀和動作可視化。
科研人員指出，Wi-Mesh通過反射回的Wi-Fi信號計算二維到達角（2D AoA），并推算出物理環境的3D結構、人體、靜態物體的3D可視化模型，然后從中提取人體2D AoA圖像（類似于相機捕捉的灰階圖像），再利用深度模型，將2D圖像轉化成3D網格 ，用來實現各種人機交互。簡單來講，這種方式可以讓Wi-Fi很好的感知周圍環境，就像是為其賦予“視覺”。
這里的AoA定位，指的是通過硬件設備感知其他設備發送的信號的到達角度，通過計算接收節點、發送節點的相對方向，來推算位置。通常來講，該定位方式主要依賴多天線陣列。藍牙5.1標準就引入了AoA特性，可實現厘米級精度的定位。
優勢和局限
經過驗證，商用Wi-Fi具有3D傳感和建模的能力，因此未來Wi-Fi不僅可以通信，還可以將周圍的人、物體可視化，帶來全新的傳感方式。
經過一系列室內實驗，科研人員發現，Wi-Mesh的平均頂點位置誤差為2.81厘米，關節位置的識別誤差為2.4厘米，效果與專用的3D傳感硬件相當（比如常見的兩種RF定位系統，FMCW雷達、毫米波雷達方案）。值得注意的是，Wi-Mesh無需額外的硬件，使用已有的Wi-Fi設備即可，因此成本上具有優勢。另外，Wi-Mesh在各種不同場景的適應性足夠好，對于未接觸過的人也可以識別和3D建模，運行結果穩定且有效。
與基于相機和視覺算法的3D捕捉方案相比，Wi-Mesh的優勢是：基于RF射頻，可穿透墻壁和障礙物，即使有視覺遮擋，或是在光線不足的環境中，也能定位。此外，即使是深色、寬松的衣服，Wi-Mesh也可以識別。
而與傳統的動捕方案相比，Wi-Mesh無需額外的穿戴式傳感器，或是標記，因此用起來更自然、更容易。它也可以用于現有的Wi-Fi通信系統，成本足夠低，適合廣泛應用。
不過它仍有一些局限性，比如只能為空間中的一個人3D建模，不適合火車站、購物中心等擁擠的空間。傳感距離大約幾米，并沒能充分利用Wi-Fi的全部通信范圍，這是因為Wi-Mesh依賴于信號反射，效率比視覺方案要低。所以，可能需要更強大的定向天線，或是覆蓋多個Wi-Fi設備來解決。此外，計算成本也需要進一步降低。
未來應用
Wi-Mesh具有在房間中捕捉3D人體數據，并生成網格的能力，而這種能力可用于多種潛在場景，比如：AR/VR內容開發、虛擬試穿、運動檢測、動畫/動捕、服裝人體重建和渲染等等。實際上，如果將它用在線下大空間場景，也許可以實現大規模的多人AR游戲體驗。
科研人員表示：我們正在研究一種家用的智能監控/安全系統，該系統利用Wi-Fi信號進行3D定位，可用于人體重識別（Re-ID）等場景，比如通過檢測身高、體重、身體比例、步態等信息，進行身份識別。與攝像頭監控相比，Wi-Fi定位監控更通用，即使目標改變外觀和姿態，也可以識別身份，此外也可以彌補視覺方案受遮擋的限制。參考：acm
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