211service.com
Esta imagen es la razón por la que los autos autónomos vienen cargados con muchos tipos de sensores
Los autos autónomos a menudo afirman con orgullo que están equipados con una larga lista de sensores: cámaras, ultrasonido, radar, lidar, lo que sea. Pero si alguna vez se ha preguntado por qué se requieren tantos sensores, no busque más allá de esta imagen.
Está viendo lo que se conoce en la industria de los automóviles autónomos como un caso extremo: una situación en la que un vehículo podría haberse comportado de manera impredecible porque su software procesó un escenario inusual de manera diferente a como lo haría un ser humano. En este ejemplo, se ha engañado al software de reconocimiento de imágenes aplicado a los datos de una cámara normal para que piense que las imágenes de ciclistas en la parte trasera de una furgoneta son auténticos ciclistas humanos.
Este punto ciego en particular fue identificado por investigadores de Cuñada , una empresa que crea simuladores de software, esencialmente, juegos de computadora altamente detallados y programables, en los que los fabricantes de automóviles pueden probar algoritmos de conducción autónoma. Eso les permite arrojar este tipo de casos extremos a los vehículos hasta que puedan descubrir cómo lidiar con ellos, sin correr el riesgo de un accidente.
La mayoría de los automóviles autónomos superan problemas como la imagen desconcertante mediante el uso de diferentes tipos de sensores. El lidar no puede detectar vidrio, el radar detecta principalmente metal y la cámara puede dejarse engañar por las imágenes, explica Danny Atsmon, director ejecutivo de Cognata. Cada uno de los sensores utilizados en la conducción autónoma viene a resolver otra parte del desafío de la detección. Al descubrir gradualmente qué datos se pueden usar para lidiar correctamente con casos extremos particulares, ya sea en simulación o en la vida real, los autos pueden aprender a lidiar con situaciones más complejas.
Tesla fue criticada por su decisión de usar solo sensores de radar, cámara y ultrasonido para proporcionar datos para su sistema de piloto automático después de que uno de sus vehículos no pudo distinguir un remolque de camión desde un cielo brillante y chocó contra él, matando al conductor del Tesla. Los críticos argumentan que lidar es un elemento esencial en la combinación de sensores: funciona bien con poca luz y deslumbramiento, a diferencia de una cámara, y proporciona datos más detallados que el radar o el ultrasonido. Pero como señala Atsmon, incluso el lidar tiene sus fallas: no puede diferenciar entre una señal de tráfico roja y una verde, por ejemplo.
La apuesta más segura, entonces, es que los fabricantes de automóviles utilicen una serie de sensores para generar redundancia en sus sistemas. Los ciclistas, al menos, lo agradecerán.
(Lea más: Los autos robot pueden aprender a conducir sin salir del garaje, el problema del láser giratorio de los autos autónomos, el accidente de Tesla dará forma al futuro de los autos automatizados)