Google tiene un plan para mejorar la "vista" de coches autónomos y robots. Los resultados prometen

Google tiene un plan para mejorar la "vista" de coches autónomos y robots. Los resultados prometen
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El sensor estrella en lo referente a detección de objetos cuando hablamos de vehículo inteligente suele ser el LiDAR. Este sistema permite determinar distancias mediante emisión láser, ofreciendo asimismo información sobre profundidad en baja resolución. Según Google, el problema de los LiDAR es dicha resolución, que choca con la calidad que obtenemos mediante cámaras al uso. Fusionar lo mejor de los dos mundos puede ser una buena idea.

Lo mejor del LiDAR con lo mejor de una cámara. Google plantea un nuevo marco de detección 3D multimodal bajo el nombre de DeepFusion. Curiosamente es el mismo nombre que usa Apple para la fusión de imágenes en sus iPhone. Este método combina la información del radar LiDAR con la de una cámara estándar, para lograr que la información de entrada esté en alta resolución.

Cómo realizan la fusión. No es sencillo alinear los datos del LiDAR con los de la cámara. Google utiliza dos nuevas técnicas bajo el nombre de InverseAug y LearnableAlign. InverseAug es modelo capaz de fusionar estos datos, obteniendo las coordenadas 3D del LiDAR y uniéndolas, punto por punto, con las coordenadas 2D de la cámara. LearnableAlign es un segundo modelo que mejora la imagen ya obtenida.

Los resultados. Según los datos de Google, su modelo está por encima de los vistos anteriormente. Han evaluado el comportamiento de su DeepFusion dentro del conjunto de datos abiertos de Waymo, demostrando que combinar cámara y LiDAR es más efectivo que apostar solo por la información obtenida por el LiDAR.

Coches autónomos y robots. Este avance es relevante ya que Google será uno de los grandes actores en la carrera del coche autónomo. Plantear el uso conjunto de LiDAR y cámara permitirá, al menos a nivel técnico, mejorar la detección de obstáculos en la vía, señales, peatones y demás.

Las limitaciones. Hasta Tesla rehúsa del uso del LiDAR, ya que montar cámaras es mucho más barato. La aplicación de este modelo está supeditada a que el fabricante realice un importante despliegue de sensores en su vehículo, un punto complejo en tiempos de coches cada vez más caros.

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