MIT mejora sistema de conducción autónoma
Otros métodos no están diseñados para hacer frente a escenarios realistas, mientras el recién desarrollado funciona mejor que la visión humana: expertos
Un nuevo sistema para coches autónomos desarrollado por el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por su sigla en inglés) puede producir imágenes de objetos envueltos por niebla tan espesa que resulte impenetrable para el ojo humano, además, también puede medir la distancia a los que éstos se encuentran.
La incapacidad para conducir con niebla ha sido uno de los principales obstáculos para el desarrollo de sistemas de circulación autónoma de vehículos que utilizan luz visible —preferibles a los basados en radar por su alta resolución— lo que permite leer señales de tránsito y rastrear marcadores de carril. Por lo tanto, este nuevo avance del MIT puede ser un paso crucial para los automóviles sin conductor.
Los investigadores probaron el sistema —usando un pequeño tanque de agua con el motor vibratorio de un humidificador sumergido en éste— en una niebla tan densa que la visión humana solo penetraba 36 centímetros, mientras que el sistema pudo notar las imágenes de objetos y medir su profundidad en un rango de 57 centímetros. Esto no es una gran distancia, pero la niebla producida para el estudio es mucho más densa que cualquiera con la que un conductor humano tiene que lidiar; en el mundo real, un banco de nubes típico puede permitir una visibilidad de entre 30 y 50 metros.
Lo importante, destacó la institución, es que el programa del MIT funcionó mejor que la visión humana, mientras que la mayoría de los sistemas de imágenes no lo hace. Un desarrollo de navegación que fuera tan bueno como un conductor humano para conducir en la niebla significaría un gran avance. “Estamos lidiando con niebla realista, que es densa, dinámica y heterogénea, que se mueve y cambia constantemente. Otros métodos no están diseñados para hacer frente a estos escenarios realistas “, dijo Guy Satat, estudiante graduado en el MIT Media Lab, y quien dirigió la investigación.
Satat y sus colegas describen su sistema en un documento que presentarán en la Conferencia Internacional de Fotografía Computacional en mayo.
El nuevo sistema utiliza una cámara de tiempodevuelo, que dispara ráfagas ultracortas de luz láser y mide el tiempo que tardan sus reflexiones en regresar.
En un día despejado, el tiempo de retorno de la luz indica fielmente las distancias de los objetos que lo ref lejaron. Pero la niebla hace que la luz se “disperse” o rebote de forma aleatoria. En climas nublados, la mayoría de la luz que llega al sensor de la cámara se habrá ref lejado en gotas de agua suspendidas en el aire, no en los tipos de objetos que los vehículos autónomos deben evitar e incluso la luz que se ref leja en los obstáculos potenciales llegará en diferentes momentos, habiendo sido desviada por gotas de agua tanto en la salida como en el camino de regreso.
El sistema del MIT evita este problema mediante el uso de estadísticas. Los patrones producidos por la luz reflejada en la niebla varían según la densidad de ésta: en promedio, la luz penetra menos profundamente en una niebla espesa que en una neblina ligera. Pero los investigadores del MIT pudieron demostrar que, sin importar lo espesa que sea la niebla los tiempos de llegada de la luz reflejada se adhieren a un patrón estadístico conocido como distribución gamma. Esta semana el uso de vehículos autónomos sufrió un revés al darse a conocer que uno de estos coches atropelló y mató a una mujer en la ciudad de Tempe, Arizona, EU, en un accidente ocurrido la noche del domingo.
La policía local investiga los hechos en que el automóvil arrolló a la víctima cuando ella cruzó una calle fuera de un paso peatonal.
Ante los hechos surgieron dudas sobre la seguridad de éstos vehículos autónomos y sobre si los sensores y las cámaras en la parte delantera del auto debieron tener una reacción más rápida.
Mientras la Junta Nacional de Seguridad en el Transporte de EU confirmó que investiga el incidente y que darán los detalles hasta tener toda la información.
Señalaron que abordarán “las condiciones de operación del vehículo, la interacción del conductor con éste y las oportunidades para que el coche detecte al peatón”.
Uber suspendió sus actividades con los coches autónomos en EU y Canadá hasta que se aclaren las causas del accidente.
Utiliza una cámara que dispara ráfagas de láser para medir cuánto tardan en regres r