Foto: MIT
Ganar la carrera para producir vehículos autónomos es de los principales objetivos en la industria automotriz actual, además de crear tecnología verde que no dañe al ambiente. Ahora, el Instituto Tecnológico de Massachusets (MIT) desarrolló un sistema para que los vehículos autónomos puedan determinar con mayor precisión la aproximación de objetos.
Uno de los grandes retos en la industria y que pudo notarse con la salida de la opción "Smart Summon" de Tesla es el fallo en la detección de objetos, no sólo por todos los golpes contra columnas, árboles o salientes, si no por fallar en detectar otros autos aproximándose o peatones. Esto provocó el descontento de los usuarios con Tesla.
Tomando estas situaciones en cuenta, investigadores del MIT presentarán un estudio en la Conferencia Internacional de Robots y Sistemas Inteligentes (IROS) con la descripción de un experimento exitoso de un automóvil autónomo capaz de sentir y parar cuando otro vehículo se aproximaba en un estacionamiento.
"Para aplicaciones donde los robots se mueven en entornos con otros objetos y personas que también se mueven nuestro método puede proporcionar al robot una advertencia temprana de que alguien está acercándose", declaró Daniela Rus, directora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), "así el vehículo puede bajar la velocidad, adaptar su camino y prepararse de antemano para evitar la colisión".
El sistema, llamado ShadowCam, permite identificar los cambios más pequeños de las sombras en el piso identificadas en un área específica de las secuencias de videos de las cámaras en el vehículo. Al analizar imagen por imagen, los cambios de intensidad de luz cambian con los objetos y puede notarse si algo se acerca o aleja, permitiendo al auto reaccionar.
ShadowCam fue un sistema pensado para robots, por lo que tuve que adaptarse para el uso en automóviles con técnicas de odometría visual. Esto es sobreponer varias imágenes y notar las variaciones, un sistema usado también en medicina.
En las pruebas, el sistema tuvo 86% de exactitud, además de compararse con otro sistema de detección llamado LiDAR, al cual pudo ganar en rapidez al ser capaz de detectar objetos 0.72 segundos más rápido; sin embargo, se considera que esta ventaja fue por adaptar ShadowCam para las luces del estacionamiento.
Por esto mismo, se espera que para futuras pruebas en vehículos autónomos el nuevo sistema pueda adaptarse a diferentes condiciones de luz, sea en interiores o exteriores, además de "proveer una visión de rayos X para vehículos moviéndose rápido por las calles", como mencionó Rus a medios.
DESCARGA LA NOTA SÍGUENOS EN GOOGLE NEWS
