Después de obtener su doctorado. Del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), Leaf Jiang pasó más de una década construyendo sistemas de alcance láser para el ejército para diversas aplicaciones de detección 3D. En su experiencia, Leaf descubrió que los sistemas de detección basados en láser eran demasiado caros para implementarlos en vehículos autónomos que se estaban desarrollando para el futuro, y así nació NoDar.
Los sistemas de detección y alcance de luz (LiDAR) utilizan rayos láser para escanear su entorno y crear imágenes en 3D a partir de los datos obtenidos cuando las superficies reflejan la luz. A medida que las empresas buscan hacer que la conducción autónoma sea más común, dependen en gran medida de los sistemas LiDAR para obtener imágenes de las carreteras y ayudar a los automóviles a tomar decisiones críticas sobre si un objeto es una rama de un árbol o un ser humano.
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Cada sistema LiDAR no sólo puede costar decenas de miles de dólares, sino que además no es del todo preciso y es propenso a fallar. La startup de Leaf, NoDar, promete una alternativa mucho más barata basada en uno de los dispositivos electrónicos más omnipresentes: la cámara digital.
¿Cómo puede una cámara reemplazar al LiDAR?
La visión 3D basada en cámaras se ha intentado varias veces antes y ha fracasado estrepitosamente. A diferencia de LiDAR , un sistema basado en cámaras depende de la luz ambiental para crear imágenes. Los resultados de estas imágenes varían según la hora del día y, a menudo, son deficientes en condiciones de poca luz, como tiempo lluvioso o con niebla.
NoDar, sin embargo, afirma que la tecnología de las cámaras ha mejorado con los años. También ha desarrollado software propietario para obtener mejores resultados de las cámaras y garantizar que superen sin dudas a los sistemas LiDAR.
NoDar utiliza dos cámaras colocadas muy separadas en un vehículo para obtener vistas separadas de la carretera. Las dos vistas también le permiten triangular la ubicación de un objeto a la vista y determinar su distancia del vehículo. Este enfoque se ha utilizado anteriormente y requería una calibración precisa para ser exacto.
La startup de Leaf ofrece una solución de software que calibra automáticamente las cámaras y sincroniza sus marcos. La empresa ha patentado la tecnología para esta calibración y el algoritmo se puede ejecutar en tiempo real en los chips con los que están equipados los coches, por lo que no se requiere hardware adicional.
¿Qué tan bien funciona?
Para determinar el rendimiento de su tecnología, la startup realizó pruebas en una pista de aterrizaje remota en Maine, lejos de la contaminación lumínica . Se colocaron dos cámaras de 5,4 megapíxeles a casi 1,2 m (4 pies) de distancia y las imágenes obtenidas se compararon con un sistema LiDAR de alta gama.
NoDar descubrió que su sistema generaba 40 millones de puntos de datos por segundo a plena luz del día frente a 600.000 LiDAR, según un informe de IEEE Spectrum . El equipo también trabajó con una cámara de simulación de automóviles que podía recrear condiciones como lluvia y niebla para estas pruebas.
En condiciones de lluvias extremadamente intensas, el número de puntos de datos se redujo en un 30 por ciento, pero en el caso del sistema LiDAR fue del 60 por ciento. En condiciones limitadas de niebla, donde la visibilidad era de sólo 145 pies (45 m), el sistema basado en cámaras aún logró mediciones precisas para el 70 por ciento de la distancia. Por el contrario, las mediciones basadas en LiDAR tuvieron una precisión de sólo el 20 por ciento.
En condiciones nocturnas, que es la verdadera prueba para el sistema, NoDar aún superó a los sistemas LiDAR al poder detectar un trozo de madera de casi cinco pulgadas (12 cm) a más de 400 pies (130 m) de distancia. El LiDAR de alta gama solo pudo detectarlo cuando estaba a 50 m (164 pies) de distancia.
Leaf confía en poder ofrecer un sistema NoDar a una fracción del coste de un sistema LiDAR. Los expertos, sin embargo, señalaron que un sistema LiDAR proporciona una vista de 360 grados del automóvil, mientras que NoDAR funciona solo en una dirección. Obtener una vista similar probablemente requeriría más cámaras y cálculos, lo que efectivamente podría aumentar el costo de dicho sistema.
El mes pasado, Interesting Engineering también informó que los investigadores estaban utilizando firmas de calor para una aplicación similar.