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El MIT ayuda a los coches autónomos a “ver” a través de la nieve y la niebla.

Haciendo un mapa de lo que hay debajo de la carretera en vez de lo que hay en ella. La tecnología de autoconducción ha avanzado mucho, pero aún puede ser estropeada por el mal tiempo. Un equipo del Laboratorio de …

El MIT ayuda a los coches autónomos a “ver” a través de la nieve y la niebla.

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Haciendo un mapa de lo que hay debajo de la carretera en vez de lo que hay en ella.

La tecnología de autoconducción ha avanzado mucho, pero aún puede ser estropeada por el mal tiempo. Un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) puede tener una solución. Han desarrollado una forma de ayudar a los vehículos autónomos a "ver" mediante el mapeo de lo que hay debajo de la carretera usando el Radar de Penetración en el Suelo (GPR).

La mayoría de los vehículos autónomos utilizan sensores LIDAR y/o cámaras para averiguar dónde se encuentran en la carretera, pero las cámaras se pueden despistar por las condiciones de iluminación o las señales y marcas de carril cubiertas de nieve, y el LIDAR a menudo se vuelve menos preciso en las inclemencias del tiempo. El GPR, por otro lado, envía pulsos electromagnéticos al suelo para medir la combinación específica de suelo, rocas y raíces. Esos datos se convierten en un mapa para los vehículos de auto-conducción.

El sistema, que utiliza un tipo de GPR llamado Localizando el Radar de Penetración en el Suelo desarrollado en el Laboratorio Lincoln del MIT, ofrece algunos beneficios. Para empezar, no importa si la carretera está cubierta de nieve o si la visibilidad está bloqueada por la niebla. Y las condiciones debajo de la carretera tienden a cambiar con menos frecuencia que las características como la separación de carriles y la señalización.

"Si usted o yo agarramos una pala y la enterramos en el suelo, todo lo que veremos será un montón de suciedad", dice el estudiante de doctorado de CSAIL, Teddy Ort. "Pero el LGPR puede cuantificar los elementos específicos allí y compararlos con el mapa que ya ha creado, para saber exactamente dónde está, sin necesidad de cámaras o láseres."

Hasta ahora, el equipo de CSAIL sólo ha probado el sistema a bajas velocidades en un camino rural cerrado, pero los investigadores creen que podría extenderse fácilmente a autopistas y otras áreas de alta velocidad. Admiten que el sistema no funciona tan bien en condiciones de lluvia, cuando el agua se ha filtrado en el suelo debajo de la carretera, y que está lejos de estar listo para la carretera. También tendría que ser usado en combinación con otra tecnología, ya que no detectaría peligros en la carretera.

Se publicará un artículo sobre el proyecto en la revista IEEE Robotics and Automation Letters a finales de este mes. El equipo planea continuar refinando el hardware, para que sea menos voluminoso - actualmente tiene 1.80 metros de ancho - y mejorando las técnicas de mapeo del LGPR.

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