في السباق لتطوير أنظمة إدراك قوية للروبوتات، كان أحد التحديات المستمرة هو العمل في الأحوال الجوية السيئة والظروف القاسية. على سبيل المثال، تفشل أجهزة استشعار الرؤية التقليدية المعتمدة على الضوء مثل الكاميرات أو LiDAR (كشف الضوء والمدى) في الدخان الكثيف والضباب.
ومع ذلك، فقد أظهرت الطبيعة أن الرؤية لا يجب أن تكون مقيدة بقيود الضوء – فقد طورت العديد من الكائنات الحية طرقًا لإدراك بيئتها دون الاعتماد على الضوء. تتنقل الخفافيش باستخدام أصداء الموجات الصوتية، بينما تصطاد أسماك القرش من خلال استشعار المجالات الكهربائية من حركات فرائسها.
يمكن لموجات الراديو، التي تكون أطوالها الموجية أطول من موجات الضوء، أن تخترق الدخان والضباب بشكل أفضل، ويمكنها حتى الرؤية من خلال مواد معينة – وكلها قدرات تتجاوز الرؤية البشرية. ومع ذلك، اعتمدت الروبوتات تقليديًا على مجموعة أدوات محدودة: فهي إما تستخدم الكاميرات وتقنية LiDAR، التي توفر صورًا تفصيلية ولكنها تفشل في الظروف الصعبة، أو الرادار التقليدي، الذي يمكنه الرؤية من خلال الجدران وغيرها من الأشياء.
