Los vehículos autónomos están a punto de revolucionar la forma en que se mueve el comercio físico a nuestro alrededor. Los bots de entrega autónomos ya están operando en áreas urbanas pobladas, navegan por las aceras y entregan paquetes en sus destinos.
Los grandes semirremolques sin conductor probablemente estarán presentes en las carreteras en la próxima década. No obstante, a medida que estos vehículos aumentan de tamaño, peso y valor, la precisión, la seguridad y los sistemas de dirección que los controlan serán cada vez más críticos y complejos.
En la actualidad, se utilizan varios métodos para los sistemas de dirección de vehículos autónomos. La tecnología LIDAR y las cámaras son las más utilizadas en este espacio. Aquí, compararemos la tecnología LIDAR con la de las cámaras en aplicaciones de conducción autónoma y mostraremos su innovador modo de empleo.
¿En qué consiste la tecnología LIDAR (y los radares)?
En inglés, LIDAR (Light Detecting and Ranging) significa "detección por luz y distancia" y, funcionalmente, es similar a la tecnología de los radares. El radar, que se basa en emisión, reflejo y recepción de ondas de radio, utiliza frecuencias electromagnéticas que van desde los 30 cm hasta los 3 mm.
Estas emisiones se reflejan en un medio y se reciben cerca del punto de emisión. El tiempo que tarda esa luz en viajar indica qué tan lejos está el objeto que la refleja.
Fundamentalmente, la única diferencia entre el radar y LIDAR es la frecuencia de emisión de las ondas electromagnéticas utilizadas en el sistema. Sin embargo, esta diferencia de frecuencia afecta las capacidades de ambos rangos de longitud de onda. Por ejemplo, el radar solo puede detectar objetos más grandes que una bola de boliche (24 cm), pero puede hacerlo a una distancia de hasta 10 000 m.
Por otro lado, LIDAR puede detectar objetos 10 000 veces más pequeños que una bola de boliche, pero solo puede hacerlo a 200 m de distancia.
Los sistemas LIDAR en vehículos autónomos son los responsables de detectar objetos grandes y pequeños y, a menudo, los objetos que están a más de 200 metros no son tan importantes de inmediato. Esto convierte a LIDAR en la opción de frecuencia electromagnética natural para aplicaciones de conducción autónoma.
Las cámaras como elemento crítico
Las cámaras que se utilizan en los coches autónomos son sensores de imagen especializados que detectan el espectro de luz visible reflejado por los objetos. Dado que el sol emite cantidades extraordinarias de luz visible y rayos UV, los sensores de imagen pueden detectar muchas frecuencias de luz visible. Esto es similar a la forma en que los ojos humanos perciben la luz (es decir, la luz es emitida por el sol, se refleja en los objetos a distintas frecuencias, lo que llamamos colores y luego, es recibida por el sensor de imágenes).
El espectro de luz visible oscila entre los 380 y 740 nm, lo que lo hace perfecto para detectar elementos más grandes que una hebra de cabello cortada en 23 piezas. La mayoría de las cámaras y los sensores de imágenes no pueden ver objetos tan pequeños sin lentes especiales, pero su necesidad de ver objetos más pequeños que una persona humana es poco común.
Para las cámaras en aplicaciones de conducción autónoma, se puede lograr un reconocimiento de imagen preciso con una resolución del sensor de imágenes tan baja como 1,2 megapíxeles. Pero, a modo de referencia, el ojo humano se considera equivalente a una cámara de 576 megapíxeles.
LIDAR o cámaras
El tema de LIDAR o cámaras en vehículos autónomos se ha debatido ampliamente. La ironía de estos argumentos es que estas tecnologías se basan en el mismo principio de emisión, reflejo y recepción electromagnética de los sensores que la componen.
Sin embargo, la diferencia fundamental entre LIDAR y la tecnología de cámaras es que LIDAR emite la luz que ve, mientras que las cámaras no. Esto le da a LIDAR la capacidad de calcular distancias de una manera increíblemente precisa en relación con varios objetos que se detectan simultáneamente.
Por lo tanto, el argumento puede cambiar de "¿Qué tecnología es mejor?" a preguntarnos "¿Qué tecnología es más avanzada?" Los sensores de imágenes CMOS modernos fueron inventados por el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA en 1993 y rápidamente se hicieron famosos como la tecnología preferida para las cámaras modernas. El ingeniero David Hall creó LIDAR en 2005.
Dado que las cámaras modernas han sido desarrolladas y probadas exhaustivamente, ¿podemos decir que su tecnología es superior? La respuesta breve es que nadie lo sabe todavía. Diferentes empresas han utilizado en gran medida ambos métodos tecnológicos, que van desde las nuevas empresas de AV creadas en garajes hasta el fabricante de automóviles más grande del mundo. Aún así, ninguno ha sido capaz de lograr capacidades de conducción totalmente autónomas.
El futuro del debate sobre LIDAR o cámaras
Tanto la tecnología LIDAR como la de las cámaras ofrece capacidades muy potentes, además de claras ventajas. LIDAR puede mapear paisajes urbanos completos con precisión submilimétrica, mientras que los sensores de imágenes y la tecnología de las cámaras son más avanzados y se producen con más masividad. Tesla, que se basa en cámaras, afirma que sus vehículos se podrán conducir de forma totalmente autónoma para 2023.
Cuando se le preguntó qué tecnología prefiere, Elon Musk afirmó: "Los [seres] humanos conducen con los ojos y [sus] redes neuronales biológicas, por lo que tiene sentido que las cámaras y las redes neuronales de silicio sean la única forma de lograr una solución generalizada para la conducción autónoma". Quizás el fundador de Tesla tenga razón, o tal vez el futuro de LIDAR verá una adopción más rápida. La primera tecnología que pueda respaldar por completo la conducción autónoma y luego, pueda desarrollarse ampliamente a escala ganará la carrera hacia la autonomía.