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GPS que nunca falla
Conduzca por una calle de Manhattan y el sistema de navegación de su automóvil parpadeará dentro y fuera de servicio. Esto se debe a que las señales de satélite del Sistema de posicionamiento global (GPS) que utilizan los sistemas de navegación para automóviles y otras tecnologías quedan bloqueadas por los edificios. El GPS tampoco funciona bien en interiores, dentro de túneles y sistemas de metro, o en cuevas, un problema para todos, desde los trabajadores de emergencia hasta los soldados.
Pero en un avance reciente que aún no se ha publicado, los investigadores de Sarnoff , en Princeton, Nueva Jersey, dicen que su tecnología prototipo, que utiliza procesamiento avanzado de imágenes de video estéreo para llenar los vacíos del GPS, puede mantener la precisión de la ubicación dentro de un metro después de medio kilómetro de moverse a través de los llamados entornos sin GPS.
Ese tipo de resolución es un avance importante en el campo, ya que brinda una precisión similar a la del GPS en distancias relevantes para las brechas de servicio intermitentes que se pueden encontrar en el combate urbano o en la conducción en el centro. Este es un problema de investigación general en visión por computadora, pero nadie ha obtenido el tipo de precisión que estamos obteniendo, dice Rakesh Kumar, científico informático de Sarnoff. El trabajo se basó en parte en una investigación anterior realizada en Sarnoff por David Nister, un científico informático ahora en la Universidad de Kentucky.
Motilal Agrawal , un científico informático de SRI International, en Menlo Park, CA, que también está desarrollando tecnologías de ubicación sin GPS, está de acuerdo y dice que el avance representa esencialmente un salto de cinco veces en precisión. No hemos visto esa tasa de error informada antes, dice Agrawal. Eso es bastante bueno. Para nosotros, un metro de error es típico por encima de 100 metros, y superarlo por encima de 500 metros es notable y bastante bueno.
El enfoque utiliza cuatro cámaras pequeñas, que eventualmente podrían colocarse en el casco de un soldado o en el parachoques de un automóvil. Dos cámaras miran hacia adelante y dos miran hacia atrás. Cuando las señales de GPS se desvanecen, la tecnología calcula la ubicación en el espacio 3-D haciendo cálculos a partir de los objetos que pasan a través de su campo de visión 2-D mientras la cámara se mueve.
Esta es una tarea de varios pasos. La tecnología primero infiere la distancia recorrida calculando cómo se mueve una serie de objetos fijos en relación con la imagen de la cámara. Luego suma estos pequeños movimientos para calcular la distancia total. Pero dado que la suma de muchos movimientos pequeños puede introducir errores con el tiempo, un problema llamado deriva, el software identifica puntos de referencia y encuentra los mismos puntos de referencia en fotogramas posteriores para corregir esta deriva. Esta parte de la tecnología se llama odometría visual. Finalmente, la tecnología discierne qué objetos se están moviendo y los filtra para evitar desviar los cálculos. Funciona incluso en entornos desafiantes y abarrotados, dice Kumar.
El método esencial es como la forma en que la gente navega, dice Kumar. Cuando las personas cierran los ojos mientras caminan, se desvían hacia la izquierda o hacia la derecha. Utiliza la vista para saber si va recto o girando. Luego usa la vista para reconocer puntos de referencia.
Si bien la idea general se ha perseguido durante años, Sarnoff ha logrado el hito de precisión de un metro solo en los últimos tres meses, un avance que se publicará pronto, dice Kumar. Es un avance importante, dice Frank Dellaert, científico informático de Georgia Tech. Esto es significativo, dice. La razón es que sumar estas velocidades a lo largo del tiempo acumula errores, y obtener este tipo de precisión en una distancia tal significa que el componente de 'odometría visual' de su sistema es de muy alta calidad.
Kumar dice que la tecnología también permite a los usuarios, ya sean soldados, robots o, eventualmente, conductores, construir mapas precisos de dónde han estado y también comunicarse entre sí para construir una imagen común de sus ubicaciones relativas.
Kurt Konolige, socio de investigación de Agrawal en SRI, de la cual Sarnoff es una subsidiaria, dice que uno de los objetivos es reducir la potencia computacional necesaria para realizar un procesamiento tan intensivo de imágenes de video, algo en lo que está trabajando el grupo de Kumar. Pero si el tamaño y el costo pudieran ser lo suficientemente bajos, dice, también podría imaginarse pequeños dispositivos que las personas podrían usar mientras se desplazan por una ciudad, por ejemplo, o dentro de un edificio grande, que realizarían un seguimiento de su posición y los guiarían. a ubicaciones.
La tecnología, financiada por la Oficina de Investigación Naval (ONR), está siendo probada por unidades militares para su uso en combate urbano. Dylan Schmorrow, gerente del programa ONR, dice que el trabajo de Sarnoff es único e importante porque su tecnología agrega un método de costo relativamente bajo para hacer puntos de referencia visuales con cámaras comunes para permitir que otros sensores funcionen con mayor precisión.
Kumar dice que si bien la primera prioridad es entregar versiones maduras de la tecnología a los patrocinadores militares de Sarnoff, el siguiente paso será intentar producir una versión que pueda funcionar en la industria automotriz. Él dice que la tecnología aún no se ha presentado a las compañías automotrices, pero planeamos hacerlo. Añade que la mayor aplicación comercial final sería reforzar los sistemas de navegación de los automóviles.