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Las cámaras baratas podrían ser tan buenas como muestra un nuevo estudio de Lidar

Las cámaras baratas podrían ser tan buenas como muestra un nuevo estudio de Lidar

Tesla parece estar liderando el mundo en el desarrollo de vehículos totalmente autónomos, y se ha diferenciado de la mayoría de los demás vehículos autónomos desarrollados por el uso de cámaras y sensores en lugar de Lidar.

Musk llegó a decir que Lidar, una tecnología de escaneo basada en láser que crea imágenes de objetos en 3D, era "jodidamente estúpido" y que "... cualquiera que confíe en LiDAR está condenado".

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Si bien parecía un poco agresivo en ese momento, una nueva investigación de Cornell puede haber demostrado que tenía razón. "La creencia común es que no se pueden fabricar coches autónomos sin LiDAR", dijo Kilian Weinberger, profesor asociado de informática y autor principal del artículo de investigación.

"Hemos demostrado, al menos en principio, que es posible".

El estudio muestra que los coches autónomos pueden "ver" el mundo en 3D utilizando solo cámaras baratas. Los coches autónomos deben poder visualizar el mundo que los rodea y diferenciar entre objetos como carreteras, edificios y personas para poder circular de forma segura en nuestras vías urbanas.

Los coches necesitan mejorar la visión humana

Esencialmente, el sistema de visión de los automóviles debe ser capaz de imitar lo que hace un conductor humano mientras escanea constantemente la carretera y el entorno inmediato a su alrededor con sus ojos tomando mil microdecisiones sobre velocidad, dirección, etc.

Los vehículos autónomos deben tener suficiente información para poder planificar con anticipación y evitar incidentes futuros, como un posible accidente como este capturado por un conductor del Model 3.

Muchas empresas de vehículos autónomos utilizan un sistema Lidar (detección de luz y rango) para hacer esto. La tecnología utiliza láseres giratorios para construir un mapa 3D del entorno. Pero Lidar es caro y puede agregar más de $ 10,000 al precio de un automóvil.

El sistema también debe colocarse en el techo del automóvil para obtener la mejor perspectiva, lo que también agrega resistencia adicional y reduce potencialmente la autonomía de un automóvil eléctrico.

Cámaras baratas bien ubicadas

Los científicos de Cornell presentarán su descubrimiento revolucionario del uso de cámaras para imágenes de conducción autónoma en la Conferencia de 2019 sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones en junio.

El artículo titulado Pseudo-LiDAR de Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving, describe cómo la colocación cuidadosa de cámaras baratas a ambos lados de un vehículo detrás de su parabrisas puede producir imágenes estereoscópicas que se convierten en 3D. nube de puntos que luego se gira en 3D para producir una perspectiva de arriba hacia abajo de los alrededores de un vehículo.

Esta imagen muestra cómo funciona la rotación. Los datos 3D generados por las cámaras eran comparativamente precisos a los datos creados con los escáneres láser, a una fracción del costo.

"La industria de los automóviles autónomos se ha mostrado reacia a alejarse de LiDAR, incluso con los altos costos, dada su excelente precisión de alcance, que es esencial para la seguridad alrededor del automóvil", dijo Mark Campbell, profesor de John A. Mellowes '60 y SC Thomas Sze Director de la Escuela de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial Sibley y coautor del artículo.

"La espectacular mejora de la precisión y la detección del alcance, con la representación a vista de pájaro de los datos de la cámara, tiene el potencial de revolucionar la industria".

Tesla describió su hoja de ruta para que sus vehículos pasen al modo de conducción totalmente autónoma en el día de la autonomía de su inversor esta semana. El evento exclusivo permitió a inversionistas selectos probar autos Tesla con características de conducción autónoma inéditas.

Musk dijo en el evento que espera que la compañía haya completado su paquete de tecnología de conducción autónoma para fin de año.


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