---
title: "Зрение сквозь стены: как обычные смартфоны научились видеть невидимое"
description: "Ученые MIT научили обычные смартфоны видеть сквозь стены! 📱👁️ Новый алгоритм позволяет дешевым LiDAR-сенсорам отслеживать движение и строить 3D-модели скрытых объектов, анализируя рассеянный свет. Это прорыв для роботов и навигации слабовидящих людей. 🤖🚧"
date: 2026-05-26T20:33:31.000Z
lang: ru
url: https://xab.info/posts/smartfony-vidyat-skrvoz-steny-izobretenie-mit
tags: []
publisher: "XAB.info"
---

# Зрение сквозь стены: как обычные смартфоны научились видеть невидимое

![Макросъемка боковой грани современного смартфона с акцентом на LiDAR-датчик и кнопки управления](https://xab.info/media/2026/05/27/smartfony-vidyat-skrvoz-steny-izobretenie-mit/smartfon-lidar-datchik-blizhniy-plan.webp)

Представьте, что ваш смартфон способен предупредить о приближении человека, который еще не виден за углом, или составить карту комнаты, находясь в соседнем помещении. Это не сюжет научной фантастики, а реальность, к которой нас подвели исследователи из Массачусетского технологического института (MIT).

Ученые разработали революционный алгоритм, который позволяет стандартным LiDAR-датчикам, уже встроенным во многие современные гаджеты, «видеть» сквозь препятствия. Ключевое отличие нового подхода от классических методов заключается в том, как система обрабатывает свет.

Обычный лазерный дальномер работает по принципу эхолокации: посылает импульс и ждет его возвращения от объекта в прямой видимости. Все, что не попадает в этот прямой луч, обычно игнорируется как «шум». Однако команда MIT решила использовать этот «шум» во благо. Их программное обеспечение анализирует слабые, рассеянные фотоны, которые отражаются от стен, пола и потолка, собирая их в единую мозаику.

Комбинируя эти данные, полученные под разными углами при движении устройства, система способна реконструировать форму и отслеживать динамику объектов, скрытых за стенами или перегородками. В ходе лабораторных тестов использовался обычный потребительский LiDAR-сенсор стоимостью менее 100 долларов, который успешно строил 3D-модели манекенов и фиксировал их перемещения в реальном времени.

На текущем этапе технология работает наиболее эффективно, если системе заранее известна примерная форма искомых объектов. Однако главная цель исследователей — обучить искусственный интеллект распознавать абсолютно незнакомые формы, что сделает технологию универсальной и гибкой.

Потенциал внедрения таких решений огромен и выходит далеко за рамки простого любопытства:

    - **Автономная робототехника:** Роботы-курьеры или уборщики смогут безопасно обходить людей, выходящих из-за поворота, еще до того, как те попадут в их поле зрения.

    - **Помощь людям с нарушениями зрения:** Умные очки или носимые устройства смогут предупреждать о препятствиях за углом, обеспечивая большую безопасность и независимость.

    - **Смартфоны и AR:** Будущие поколения гаджетов получат обновленные возможности для дополненной реальности и систем безопасности, превращая обычный телефон в мощный инструмент пространственного анализа.

Как отмечают авторы исследования, их задача — демократизация технологий непрямого наблюдения. Переход к решениям, доступным на серийном оборудовании, кардинально изменит то, как интеллектуальные устройства воспринимают окружающий мир.