Ключевым отличием mmNorm от традиционных радаров, является учёт явления зеркальности отражения волн. В то время как старые методы игнорировали этот параметр, mmNorm использует информацию о направлении отражённого сигнала для оценки так нормали поверхности – вектора, перпендикулярного к поверхности в данной точке. Комбинируя оценки нормалей поверхности во всех точках, система реконструирует трёхмерную модель объекта.

Для создания прототипа mmNorm исследователи использовали роботизированную руку с установленным на ней радаром, который непрерывно проводит измерения по мере перемещения вокруг скрытого предмета. Система сравнивает силу получаемых сигналов в разных точках для оценки кривизны поверхности объекта. Сигналы от множества антенн радара «голосуют» за направление нормали поверхности, а затем эти голоса объединяются для получения наиболее вероятного результата.

Система также способна различать несколько объектов, находящихся в одной коробке, и работает с объектами из различных материалов, включая дерево, металл, пластик, резину и стекло, за исключением объектов, скрытых за металлом или очень толстыми преградами.

В будущем учёные планируют улучшить разрешение системы, повысить её производительность для менее отражающих объектов и обеспечить возможность получения изображений сквозь более толстые препятствия. Они также намерены изучить возможности применения mmNorm в различных областях, включая робототехнику и дополненную реальность.