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Inteligencia Artificial

El mejor LIDAR funciona a alta velocidad pero a un precio desorbitado

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Las capacidades del último sensor de Velodyne son suficientes para la conducción autónoma en carretera, pero su coste hará que solo pueda empezar a usarse en taxis autónomos capaces de rentabilizar la inversión con sus servicios 24 horas

  • por Jamie Condliffe | traducido por Naia Hernando
  • 29 Enero, 2018

Los icónicos sensores láser giratorios colocados sobre los techos de vehículos autónomos pueden dar sus últimas vueltas. Velodyne, el fabricante de LIDAR líder del mercado global, ha desarrollado un nuevo dispositivo que ve más lejos y con más detalle que cualquier sensor en venta, y es cinco veces más pequeño que su anterior dispositivo de alta resolución.

Los sensores LIDAR, que hacen rebotar rayos láser contra los objetos cercanos para crear mapas de alta precisión de su entorno en 3D, son un componente fundamental en la mayoría de los coches autónomos. Hasta ahora, lo mejor de la oferta disponible había sido era el HDL-64E de Velodyne, un aparato del tamaño de una caja de galletas que dispara 64 rayos láser, uno encima del otro, mientras gira. Cada haz está separado de la siguiente por un ángulo de 0,4°, con un alcance de 120 metros.

Pero esas capacidades no son suficientes para ayudar a los vehículos en situaciones impredecibles a velocidades elevadas. Un coche que viaja a unos 120 kilómetros por hora solo dispondría de cuatro segundos para responder a un obstáculo. La resolución angular también es demasiado baja para distinguir objetos lejanos, porque los rayos láser están demasiado separados para devolver una imagen viable. Como resultado, muchos coches autónomos utilizan datos de otros sensores para ayudar a reconocer los obstáculos, incluso aunque lleven sensores LIDAR a bordo (ver Esta imagen vale más que mil palabras para analizar los riesgos de la conducción autónoma).

En unas declaraciones del año pasado a MIT Technology Review, el CEO del rival de Velodyne, Luminar, Austin Russell, que además fue uno de nuestros 35 Innovadores menores de 35 globales en 2017, explicó: "El consenso está bastante claro. Hace falta un LIDAR capaz de ver más allá de los 200 metros. También necesitamos poder ver... no solo que hay un objeto ahí afuera, sino de qué se trata".

Ante tal panorama los proyectos de vehículos sin conductor más avanzados del mundo han decidido desarrollar sus propios sistemas LIDAR. Dos de ellos, Waymo y Uber, están actualmente envueltos en una acalorada demanda legal sobre secretos comerciales robados relacionados con sus dispositivos internos.

Ahora, Velodyne ha lanzado un sensor llamado VLS-128 que podría cubrir las necesidades de mejores rendimientos. El nuevo dispositivo usa 128 rayos láser, el doble que su predecesor. El director técnico de la firma, Anand Gopalan, dijo a MIT Technology Review que esos haces están separados por ángulos tan pequeños como 0,1°, con un alcance de 300 metros, y generan hasta cuatro millones de puntos de datos por segundo mientras giran a 360°. El aumento de la resolución, según Gopalan, proporcionará tantos detalles que los automóviles no necesitarán otros sensores para la detección de obstáculos, aunque los sigan incorporando por razones de redundancia y seguridad.

El profesor asociado de ingeniería de la información de la Universidad de Oxford (Reino Unido) y fundador de Oxbotica, una spin-off autónoma de la universidad, Ingmar Posner, dice que el aumento del rendimiento es "asombroso". Está de acuerdo en que debería mejorar la detección de objetos y cree que permitiría que los coches autónomos operen mejor entornos de movimientos más rápidos.

Sin embargo, para variar a Velodyne no paran de aparecerle nuevos rivales. La start-up de Russell, Luminar, ha desarrollado su propio sistema de LIDAR mecánico, que utiliza un único espejo para dirigir un potente láser con el fin de ver a una distancia de  250 metros, con haces separados por tan solo 0,05° (ver El emprendedor que dejó la universidad para revolucionar el coche autónomo con 22 años). Y otras empresas, como Aeva, están experimentando con sistemas que combinan enfoques de LIDAR y radar para impulsar el alcance y la resolución aún más.

Aun así, Velodyne tiene más experiencia, tanto en el desarrollo como en la venta. Gopalan señala que las primeras entregas del aparato son inminentes, aunque no ha confirmado si entre sus clientes hay empresas que estaban desarrollando sus propias alternativas, como Waymo y Uber. Solo ha dicho que cree que "este sensor satisfará las necesidades de cualquier programa de vehículos autónomos en la industria, ya sea actual o futuro".

Por ahora, grandes empresas podrían ser las únicas capaces de pagar el sensor. Aunque Gopalan no ha especificado su precio sí ha dicho que podría costar "miles de euros" cuando entre en producción en masa, aunque no está claro cuándo sucederá eso. Pero el predecesor del dispositivo, el HDL-64E, no se produce en serie y cuesta unos 68.000 euros por unidad. Gopalan sí dijo, en cambio, que el nuevo sensor probablemente será instalado primero en taxis robóticos y camiones autónomos.

Russell comparte ese presentimiento. "Algunas de las empresas del sector de los viajes compartidos han dicho que si hubiera un coche autónomo que funcionara bien, estarían dispuestos a comprar todos los que se pudieran fabricar por entre unos 254.000 euros y 340.000 euros la unidad", afirma. Esto se debe a que el coste total del vehículo y, por lo tanto, el precio de los sensores es menos importante para este sector que para el de los automóviles de consumo, ya que la gran inversión podría recuperarse rápidamente al operar un vehículo durante casi 24 horas al día.

Mientras tanto, muchas empresas, incluida Velodyne, siguen intentando desarrollar sensores LIDAR de bajo coste y estado sólido para vehículos autónomos. Pero, en verdad, carecen del alcance y la resolución requeridos para conducir a alta velocidad (ver Los 'ojos' 'low cost' del coche autónomo no son seguros para viajar por carretera). Gopalan estña de acuerdo. Imagina ver tales dispositivos usados ​​como ayudas de conducción en vehículos de consumo, o para aumentar sensores costosos en vehículos totalmente autónomos.

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