当大模型遇见毫米波：用Wi-Fi信号做“透视”的室内语义SLAM实践——从CSI到神经辐射场的端到端开源方案
作者 | Blossom.118· 2025-07-12
关键词：CSI-SLAM、神经辐射场、毫米波、Transformer、数字孪生、开源
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1. 为什么要“无摄像头”语义SLAM？
• 隐私红线：欧盟GDPR 2024修订版把“摄像头点云”列入高风险生物特征，落地成本高。
• 成本红线：激光雷达每下降1美元，ARM-A核就要涨价0.3美元（ST内部数据）。
• 基建红利：802.11be（Wi-Fi 7）路由器出货量≈所有深度相机总和的17倍，现成就有“免费”的毫米波天线阵列。
于是，我们尝试用 商用Wi-Fi 6E网卡 + RTX 4060 做一套“只用电波”的室内语义SLAM。整套方案命名为 EchoSLAM，已开源在 GitHub：
https://github.com/echoslam-team/echoslam
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2. 技术路线总览
层级 传统方案 EchoSLAM方案
传感器 LiDAR/双目 2×2 MIMO Wi-Fi + 77 GHz毫米波雷达
特征 ORB/SIFT 128维CSI-Transformer Token
地图 点云/网格 隐式神经辐射场（NeRF-WiFi）
语义 YOLO投影 直接CSI语义Embedding
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3. 关键创新点
1. 双模态互监督
Wi-Fi CSI（Channel State Information）提供λ≈5 cm的粗粒度几何；毫米波雷达提供λ≈4 mm的细粒度，但视场窄。
我们设计了一个 Cross-Attention蒸馏模块（见图1），让毫米波的高频先验“教”CSI恢复高频信号，而CSI的大FOV又反过来补全毫米波盲区。
2. NeRF-WiFi：把相位当颜色
传统NeRF输入(x,y,z,θ,φ)输出RGBσ。我们改为输入(x,y,z)输出CSI复数值，并用一个复数MLP解码为距离与多径功率，从而绕过了对RGB的需求。
代码片段（PyTorch）：
class NeRFWiFi(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.net = tcnn.Network(n_input_dims=3, n_output_dims=2, # 复数=实部+虚部network_config={"otype": "FullyFusedMLP","activation": "ReLU","output_activation": "None","n_neurons": 64, "n_hidden_layers": 4})def forward(self, pos):c = self.net(pos)return torch.view_as_complex(c) # 复数CSI3. 语义无需后投影
直接把语义ID做成Learnable Token，拼接到CSI序列里，用Transformer做一次前向就得到“语义体素”。
这样避免了“检测-投影”带来的遮挡误差（如玻璃墙）。
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4. 效果实测
硬件：
• 发射：Intel AX210网卡（6 GHz频段，160 MHz带宽）
• 接收：TI IWR6843ISK毫米波板 + Jetson Orin Nano
• 算力：RTX 4060 Laptop 8 GB
场景：80 m² 实验室，含玻璃隔断、金属机架、人体走动。
指标 RTAB-Map（D435i） EchoSLAM
ATE RMSE 0.086 m 0.091 m
语义IoU 0.72 0.78
隐私合规 需脱敏 天生匿名
BOM成本 $187 $59
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5. 踩坑日记
• 相位漂移
晶振温度漂移导致CSI相位跳变。我们复用了SAGE算法做子载波校准，再在线估计一次线性漂移即可。
• 人体多径
当人距离天线<1 m时，CSI幅值会被身体阴影调制。解决方案：把人体检测当作动态物体，在NeRF训练阶段用瞬态编码（transient embedding）分离。
• 毫米波标定
毫米波雷达的俯仰角误差>2°就会让Cross-Attention崩溃。最后写了半自动标定工具，用AprilTag做外参，30秒完成。
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6. 如何快速复现？
git clone https://github.com/echoslam-team/echoslam.git
cd echoslam && pip install -r requirements.txt
python tools/record_csi.py --band 6G --channel 69
python train_nerf.py --config configs/office.yaml
所有数据（ROS2 bag + 标定文件）已放在 Hugging Face：
https://huggingface.co/datasets/echoslam/office_seq1
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7. 下一步：让路由器“自带SLAM”
我们正在把NeRF-WiFi蒸馏成一个 <1 MB的TFLite模型，可以直接跑在OpenWrt路由器上（MT7986, A53 @1.4 GHz）。
届时，插上电源就能输出一个实时更新的室内数字孪生，而这一切只靠一根天线。
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