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Un nuevo sensor brinda a los autos sin conductor una visión del mundo similar a la humana
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Cuando miras a través del parabrisas de tu automóvil, no ves el mundo de la misma manera que lo hace una cámara de tablero. Lo que ves está siendo distorsionado por el funcionamiento interno de tu cerebro, priorizando los detalles en el centro de la escena mientras mantienes la atención en las periferias para detectar el peligro. Luis Dussan cree que los coches autónomos también deberían tener esa capacidad.
Su startup, AEye, ha construido un nuevo tipo de sensor híbrido que busca hacerlo posible. El dispositivo contiene un lidar de estado sólido, una cámara con poca luz y chips para ejecutar algoritmos de inteligencia artificial integrados que pueden reprogramar sobre la marcha cómo se utiliza el hardware. Eso permite que el sistema priorice hacia dónde mira para brindar a los vehículos una visión más refinada del mundo.
Dussan, fundador y director ejecutivo de AEye, ha trabajado en laboratorios de electrónica y óptica en Lockheed Martin, Northrop Grumman y el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA; dejó en suspenso un doctorado en física computacional para lanzar la startup. Inicialmente planeó construir IA para ayudar a los vehículos a conducirse solos, pero pronto descubrió que los sensores en el mercado no podían proporcionar los datos que quería usar. Nos dimos cuenta de que teníamos que construir nuestro propio hardware, explica. Así lo hicimos.
La mayoría de los autos autónomos usan sensores lidar, que hacen rebotar rayos láser en objetos cercanos, para crear mapas tridimensionales precisos de su entorno. Las mejores versiones disponibles comercialmente, fabricadas por el líder del mercado Velodyne, son mecánicas y barren rápidamente hasta 128 rayos láser apilados en 360 grados completos alrededor de un vehículo.
Pero a pesar de que son buenos, hay un par de problemas con esos dispositivos mecánicos. En primer lugar, son caros (consulte Lidar acaba de mejorar mucho, pero sigue siendo demasiado caro para su automóvil). En segundo lugar, no ofrecen mucha flexibilidad, porque los láseres apuntan en ángulos predeterminados. Eso significa que un automóvil puede capturar una vista muy detallada del cielo mientras sube una colina, por ejemplo, o mirar demasiado lejos en la distancia durante la conducción en ciudad a baja velocidad, y no hay forma de cambiarlo.
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La alternativa líder, el lidar de estado sólido, utiliza la electrónica para dirigir rápidamente un rayo láser de un lado a otro para lograr el mismo efecto que los dispositivos mecánicos. Muchas empresas han aprovechado la tecnología porque se pueden fabricar a bajo precio. Pero los sensores resultantes, que se ofrecen por tan solo $ 100, escanean una cuadrícula rectangular regular e invariable y no ofrecen el estándar de datos requerido para conducir a velocidades de autopista (ver Lidar de baja calidad mantendrá los autos sin conductor en el carril lento).
AEye quiere usar dispositivos de estado sólido de manera un poco diferente, programándolos para que emitan rayos láser en áreas enfocadas en lugar de una cuadrícula regular. La firma aún no revela especificaciones detalladas sobre la precisión con la que puede dirigir el haz, pero sí dice que debería poder ver hasta 300 metros con una resolución angular tan pequeña como 0,1 grados. Eso es tan bueno como los dispositivos mecánicos líderes en el mercado.
Sin embargo, la configuración de AEye no escanea una escena completa con niveles tan altos de detalle todo el tiempo: escaneará ciertas áreas a una resolución más baja y otras áreas a una resolución más alta, según la prioridad del software de control del automóvil.
Aún así, el hecho de que se pueda reprogramar a voluntad lo convierte en una característica útil. Puede cambiar la resolución, la tasa de revisión de la escena y el rango en cualquier momento, dice Dussan. El mismo sensor puede adaptarse. En la autopista, su vista podría enfocarse principalmente en el carril de adelante, como un ojo humano, reuniendo menos puntos de datos en la periferia de la imagen. En las calles de la ciudad, podría cubrir todo el campo de visión por igual, pero cambiando aleatoriamente donde se adquieren los puntos para minimizar las posibilidades de perder un obstáculo.
El dispositivo también puede usar datos de su cámara de algunas maneras ingeniosas. Primero, puede agregar color a las imágenes LIDAR sin procesar. Eso es un poco diferente de la forma en que la mayoría de los autos autónomos procesan lidar, enviándolos a una computadora central para fusionarlos con datos de otros sensores. Un procesamiento tan rápido es útil para detectar rápidamente cosas donde el color es importante, como las luces de freno.
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Sin embargo, la innovación clave es cómo se puede usar la cámara para dirigir lo que enfoca el lidar. Con algoritmos de reconocimiento de imágenes de alta velocidad que se ejecutan en sus chips, dice Dussan, el lidar puede dirigir su mirada para prestar especial atención a los automóviles, peatones o cualquier otra cosa que la IA a bordo considere importante.
Ingmar Posner, profesor asociado de ingeniería de la información en la Universidad de Oxford y fundador de la división de conducción autónoma de la universidad, Oxbotica, dice que ese tipo de imagen adaptativa es buena para una interpretación del mundo de alto nivel. Sin embargo, sugiere que las empresas de automóviles autónomos probablemente no elegirían usar este tipo de imágenes por sí mismas. En su lugar, pueden optar por utilizar un conjunto de sensores regulares para complementar un dispositivo como el de AEye por razones de seguridad.
De cualquier manera, hay un punto que no se puede evitar: el dispositivo de AEye solo tiene un campo de visión de 70°, lo que significa que un automóvil necesitaría cinco o seis de los sensores repartidos a su alrededor para un total de 360 grados. Y eso plantea una pregunta asesina: ¿cuánto costará? Dussan no se comprometerá con un número, pero deja en claro que se supone que esta es una opción de alto nivel, que no compite con los dispositivos de estado sólido de cien dólares, sino que desafía a los dispositivos de alta resolución como los fabricados por Velodyne. Para un conjunto completo de sensores alrededor del automóvil, dice, si compara manzanas con manzanas reales, seremos el sistema de menor costo.
Algunas personas parecen estar convencidas por la idea ya. AEye dice que actualmente está trabajando con uno de los fabricantes de equipos originales de vehículos más grandes del planeta para probar los sensores en los taxis robóticos.