La detección y el alcance de la luz, también conocido como LiDAR, es un potente sistema de sensor remoto que utiliza la luz en forma de pulsos láser para medir distancias. En los vehículos autónomos, los sistemas giratorios LiDAR crean mapas de puntos en 3D de los entornos circundantes y, como resultado, pueden detectar otros vehículos, peatones, ciclistas y otras obstrucciones.
Anteriormente vimos los sistemas LiDAR implementados por Google en sus vehículos autónomos bajo Waymo, que utilizó por primera vez el sensor LiDAR de 64 canales de Velodyne. En ese momento, los dispositivos venían con un alto precio de $ 60,000 por sensor. Desde entonces, el viaje para encontrar una solución LiDAR asequible ha estado en curso para ingenieros e investigadores en diferentes compañías y universidades.
La asequibilidad no es la única preocupación para LiDAR. En los últimos años, se han planteado problemas de seguridad con respecto a posibles ataques como la saturación y la suplantación de identidad, que podrían degradar el rendimiento de los sistemas de sensores y reducir su fiabilidad.
Desde nuestro último vistazo a LiDAR en vehículos autónomos, el impulso se ha acelerado en toda la industria para implementar LiDAR y mejorar la tecnología existente.
Bosch anunció recientemente sus planes para producir sensores LiDAR de largo alcance para el primer sistema LiDAR adecuado para la conducción automatizada. Su último sensor se utilizará junto con cámaras y sensores RADAR para detectar distancias largas y cortas en la carretera y en las ciudades.
Para ayudar a reducir el costo de los sensores tradicionalmente caros, Bosch explotará las economías de escala para que sean asequibles y accesibles en los mercados de masas.
Además, Bosch ha podido mejorar sus sistemas con inteligencia artificial mejorada que puede clasificar varios objetos y activar advertencias o maniobras de frenado de emergencia.
En CES 2020, Baraja anunció una actualización de su línea LiDAR, Spectrum-Scan. La plataforma Spectrum-Scan ofrece detalles en grandes distancias de objetos en carreteras oscuras a más de 200 metros de distancia. Sus sensores también ofrecen resolución variable y control API completo para desencadenar cambios instantáneos e inerciales en la resolución y el patrón de escaneo.
La última generación de Spectrum-Scan afirma "inmunidad de interferencia inherente" a través de luz codificada. Esta es una capa adicional de seguridad además de su método de dividir la luz a través de un prisma para obtener más puntos de datos para comparar (por ejemplo, ángulo de luz, longitud de onda, etc.). Todos estos elementos deben coincidir antes de que las mediciones de un sensor se procesen para la toma de decisiones del vehículo.
Baraja afirma que su LiDAR está industrializado y diseñado para la fabricación y la escalabilidad para satisfacer las necesidades de la industria de vehículos autónomos. Su enfoque permite la personalización de las configuraciones de LiDAR, dependiendo de las necesidades de un fabricante.
La última empresa LiDAR de Velodyne, Velabit, se anunció en enero. El pequeño sensor de grado automotriz es más pequeño que una baraja de cartas, mide 2.4 "x 2.4" x 1.38 ", con un alcance de 100 metros y un campo de visión horizontal de 60 grados y vertical de 10 grados.
Está diseñado para integrarse dentro de la carrocería o el parabrisas de un vehículo y produce una imagen direccional robusta durante el día o la noche, junto con un rango competitivo y una resolución para una identificación más rápida de los objetos y distancias de frenado más largas a velocidades de autopista.
Se anunció que Velabit se vendió notablemente por $ 100 cuando se lance a mediados de 2020.
Si bien muchas compañías han invertido su tiempo y dinero en desarrollos de LiDAR, ha habido un puñado de críticas de ingenieros e investigadores. El CEO de Tesla, Elon Musk, ha sido citado varias veces como crítico de los dispositivos LiDAR, alegando que son "sensores caros que son innecesarios". En 2019, en un evento llamado Tesla Autonomy Day, también afirmó que "cualquiera que confía en LiDAR está condenado ". Por su parte, los automóviles Tesla dependen de varias alternativas al LiDAR que incluyen GPS, mapas, cámaras y otros tipos de sensores.
La investigación realizada en la Universidad de Cornell parece apoyar los sentimientos de Musk de que LiDAR tiene muchas alternativas. Los investigadores descubrieron que los datos capturados de las cámaras estéreo eran casi tan precisos como LiDAR, con la única brecha en el análisis de datos. El uso de cámaras estéreo, o, como lo llaman los autores, Pseudo-LiDAR, puede ofrecer una alternativa asequible a LiDAR con resultados similares.
Con las mejoras en la tecnología de la cámara, el salto cuántico y los resultados prometedores de las cámaras estéreo, los autores creen que podría haber un resurgimiento del reconocimiento de objetos 3D basado en imágenes que puede cerrar la brecha de imagen / LiDAR.
Si bien las críticas a LiDAR podrían cuestionar su propósito en la industria, hay pocos argumentos de que LiDAR sea útil como parte de una solución integral de vehículos autónomos, al aprovechar sus capacidades y potencialmente reducir sus limitaciones.
Es evidente que los productores y fabricantes de LiDAR están motivados para proporcionar soluciones confiables que puedan ofrecer rendimiento a grandes distancias y en entornos oscuros. El rendimiento de largo alcance permite que los vehículos autónomos sean viables en las autopistas, un hito que muchas compañías están compitiendo para lograr.
Junto con sensores mejorados, centrarse en mejorar la inteligencia artificial para la clasificación y el reconocimiento de objetos parece haber llevado a LiDAR a nuevas alturas
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