Investigadores del MIT desarrollan un nuevo sistema de imágenes que podría permitir a los vehículos autónomos ver a través de situaciones climatológicas adversas como la niebla. Este innovador sistema de detección utiliza una cámara que dispara ráfagas cortas de láser hacia diferentes objetos y contabiliza el tiempo que tarda su luz en volver.
Srinivasa Narasimhan, profesor de informática en la Universidad Carnegie Mellon, determinó que «el mal tiempo» es uno de los mayores obstáculos para abordar la evolución y desarrollo de la conducción autónoma. Por ese motivo, investigadores del MIT Media Lab han desarrollado un nuevo sistema de imágenes que puede medir la distancia de los objetos oscurecidos por la niebla. La idea es integrar la tecnología en los coches, de modo que puedan evitar obstáculos incluso mientras se enfrentan a adversidades climatológicas.
Este innovador sistema de detección utiliza una cámara que dispara ráfagas cortas de láser hacia diferentes objetos y contabiliza el tiempo que tarda su luz en volver. La niebla normalmente dispersa la luz del láser, lo que dificulta los avances de los vehículos autónomos. Y todo ello, gracias a un algoritmo que encuentra patrones en la luz dispersa permitiendo revelar así la distancia.
En esta tesitura, Guy Satat, Ramesh Raskar y Matthew Tancik, investigadores del MIT, crearon un nuevo sistema de imágenes basado en láser que puede calcular con precisión la distancia de los objetos. La cámara dispuesta en el vehículo contabiliza el número de partículas de luz o fotones, que lo alcanzan cada 56 picosegundos, o billonésimas de segundo.
Los patrones producidos por la luz reflejada en la niebla varían según la densidad de la niebla: en promedio, la luz penetra menos profundamente en niebla espesa que en ligera neblina. Pero los investigadores del MIT han podido demostrar que los tiempos de llegada de la luz reflejada se adhieren a un patrón estadístico conocido como distribución gamma. El sistema MIT produce un histograma, esencialmente un gráfico de barras que indica los recuentos de fotones para cada intervalo. Luego encuentra la distribución de gamma que mejor se ajusta a la forma del gráfico de barras, y simplemente resta los recuentos de fotones asociados de los totales medidos.
El sistema se presentó oficialmente en un documento dentro de la Conferencia Internacional de Fotografía Computacional en Pittsburgh. Para probar su experimento, los investigadores probaron el sistema usando un pequeño tanque de agua con el motor vibratorio de un humidificador sumergido en él. El sistema podía captar imágenes de objetos y medir su profundidad en un rango de 57 centímetros, el objetivo, crear un sistema que mejorase la navegación de un conductor humano.
Fuente: Melanie Gonick/MIT
