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Oct 02, 2023

La cámara aplasta a Lidar y afirma la puesta en marcha

Si vas a dejar que un coche se conduzca solo, será mejor que tenga una imagen exquisitamente detallada de su entorno. Hasta ahora, la industria ha favorecido la precisión del lidar impulsada por láser. Pero inicio

Si vas a dejar que un coche se conduzca solo, será mejor que tenga una imagen exquisitamente detallada de su entorno. Hasta ahora, la industria ha favorecido la precisión del lidar impulsada por láser. Pero la startup Nodar, con sede en Somerville, Massachusetts, dice que los sistemas basados ​​en cámaras podrían funcionar mejor.

Lidar, que es la abreviatura de detección y alcance de luz, escanea el entorno con rayos láser y luego capta los reflejos. Medir cuánto tiempo tarda la luz en rebotar permite juzgar la distancia y utilizar esa información para construir una imagen en 3D. La mayoría de los vehículos autónomos actuales, incluidos los fabricados por Waymo y Cruise, dependen en gran medida del lidar, que puede costar decenas de miles de dólares por una sola unidad. Nodar dice que su alternativa costaría mucho menos.

Los sistemas de visión 3D basados ​​en cámaras han sido considerablemente peores a la hora de juzgar distancias que el lidar y, a menudo, tienen problemas en condiciones de poca luz o inclemencias del tiempo. Pero gracias a los avances en la tecnología de cámaras para automóviles y al software patentado de Nodar, el director ejecutivo Leaf Jiang dice que ese ya no es el caso.

Nodar toma imágenes de dos cámaras bien espaciadas y luego compara sus vistas para construir un triángulo, con el objeto en el vértice más alejado. Luego calcula qué tan lejos está un objeto.

“Los sistemas basados ​​en cámaras en general siempre han tenido mala reputación”, afirma. "Esperamos disipar esos mitos con nuestros nuevos resultados".

En pruebas recientes, dice, la tecnología de la compañía superó consistentemente al lidar tanto en resolución como en alcance en una variedad de escenarios, incluida la conducción nocturna y la niebla intensa. En particular, fue capaz de detectar objetos pequeños, como trozos de madera o conos de tráfico, al doble de la distancia del lidar, lo que, según Jiang, es importante para conducir en autopistas a velocidades más altas.

Nodar toma imágenes de dos cámaras bien espaciadas y luego compara sus vistas para construir un triángulo, con el objeto en el vértice más alejado. Luego calcula qué tan lejos está un objeto. Estas configuraciones de cámara estéreo son bien conocidas; Varios proveedores de automóviles los incorporan en sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS).

En condiciones secas y bien iluminadas, el software de Nodar puede generar 40 millones de puntos de datos 3D por segundo, como se demuestra en esta cámara de simulación ambiental automotriz en Alemania.Nodar

Sin embargo, el enfoque enfrenta dos desafíos. Las dos cámaras deben calibrarse con precisión, lo cual es complicado de hacer en un automóvil que vibra y expuesto a una amplia gama de condiciones ambientales. Normalmente esto se logra utilizando monturas exquisitamente diseñadas que mantienen las cámaras estables, dice Jiang, pero esto requiere que estén muy juntas. Esto es un problema porque cuanto menor es la distancia de referencia entre las cámaras, más difícil es triangular con objetos distantes.

Para solucionar esto, Nodar ha desarrollado un software patentado de calibración automática que permite colocar las cámaras mucho más separadas y al mismo tiempo hace que el sistema sea mucho menos sensible a las inestabilidades. Normalmente, la calibración de la cámara se realiza en entornos cuidadosamente controlados utilizando objetivos visuales especialmente diseñados, pero el software de Nodar utiliza señales en escenas del mundo real y es capaz de sincronizar las dos cámaras en cada fotograma. Esto es computacionalmente complejo, dice Jiang, pero Nodar ha desarrollado algoritmos altamente eficientes que pueden ejecutarse en tiempo real en chips automotrices disponibles en el mercado.

Al permitir que las cámaras se coloquen mucho más separadas, su sistema permite triangular objetos a una distancia de hasta 1.000 metros, dice Jiang, que es sustancialmente más lejos de lo que la mayoría de los sensores lidar pueden alcanzar.

El otro desafío para las cámaras es que, a diferencia del lidar, que tiene su propia fuente de luz, dependen de la luz ambiental. Por eso suelen tener problemas durante la noche o cuando hace mal tiempo.

Para ver cómo funcionaba su sistema en estas situaciones, Nodar realizó una serie de pruebas en una pista de aterrizaje remota en Maine con casi cero contaminación lumínica. La empresa también trabajó con una cámara de simulación ambiental automotriz en Alemania que puede recrear condiciones como lluvia y niebla. Recolectaron datos utilizando un par de cámaras de 5,4 megapíxeles con lentes de campo de visión de 30 grados separadas por 1,2 metros y compararon sus resultados con un lidar automotriz de alta gama de 1.550 nanómetros.

A plena luz del día, la configuración de Nodar generó 40 millones de puntos de datos 3D por segundo en comparación con los 600.000 del lidar. En condiciones de lluvia extremadamente intensas, el número de puntos de datos válidos disminuyó sólo alrededor del 30 por ciento, mientras que para LIDAR la caída fue de aproximadamente el 60 por ciento. Y en la niebla con una visibilidad de aproximadamente 45 metros, descubrieron que el 70 por ciento de sus mediciones de distancia seguían siendo precisas, en comparación con sólo el 20 por ciento del lidar.

Por la noche, su sistema podía detectar un trozo de madera de 12 centímetros de alto a 130 metros de distancia utilizando luces de carretera, en comparación con menos de 50 metros con lidar. Lidar funcionó de manera similar con un cono de tráfico de 70 centímetros de alto, pero la tecnología de Nodar pudo detectarlo desde 200 metros de distancia.

Las capacidades de las cámaras para automóviles están mejorando rápidamente, afirma Jiang. Los dispositivos actuales pueden funcionar con niveles de luz muy bajos, afirma, y ​​pueden captar detalles finos en una escena con niebla que no son visibles a simple vista.

Pero esto también se complementa con el algoritmo de coincidencia estéreo patentado por la compañía, que según Jiang puede sincronizar imágenes incluso cuando están borrosas. Esto les permite utilizar tiempos de exposición más prolongados para captar más luz durante la noche y también les permite triangular señales visuales borrosas en la niebla o la lluvia.

Si su tecnología funciona como dicen, las ventajas serían “menor costo, mayor alcance, mejor resolución y fácil integración, ya que utilizan cámaras disponibles en el mercado”, dice Guarav Gupta, analista de Gartner. Pero las únicas personas que realmente pueden validar las afirmaciones son las empresas automotrices con las que trabaja Nodar, añade.

También es importante tener en cuenta que el lidar automotriz proporciona una vista de 360 ​​grados alrededor del vehículo, dice Steven Waslander, director del Laboratorio de Robótica e Inteligencia Artificial de Toronto de la Universidad de Toronto. Probablemente no sea justo comparar ese rendimiento con el de las cámaras estéreo orientadas hacia adelante, afirma. Si quisiera replicar esa vista de 360 ​​grados con múltiples sistemas estéreo, agrega, costaría más en términos de dinero y recursos computacionales.

Jiang dice que el alcance y la resolución mejorados de Nodar podrían ser particularmente importantes para la conducción en carretera, donde velocidades más altas y distancias de frenado más largas hacen que la detección de objetos distantes sea crucial. Pero Mohit Sharma, analista de investigación de Counterpoint Research, señala que los sensores lidar emergentes que utilizan matrices ópticas en fase, como el lidar en un chip fabricado por Analog Photonics, permitirán velocidades de escaneo mucho más rápidas adecuadas para la conducción en carretera.

En última instancia, Sharma cree que ninguna tecnología será una solución milagrosa para los vehículos autónomos. "Creo que la fusión de sensores es la mejor manera de abordar las complejidades de la conducción autónoma y la innovación en la tecnología lidar y de cámara será útil para alcanzar la conducción autónoma total", afirma.