La confianza del consumidor en la seguridad de los automóviles sin conductor sigue siendo un desafío para los fabricantes de automóviles que planean un futuro de conducción automatizada, pero se suma a la inquietud sobre qué tan bien se manejará un automóvil sin conductor en las carreteras afectadas por las malas condiciones climáticas.
Recientemente, Cableado dijo que “la nieve y el hielo representan un obstáculo irritante para los autos sin conductor” y que “la mayoría de las pruebas de vehículos autónomos hasta ahora han sido en climas soleados y secos. Eso tendrá que cambiar antes de que la tecnología sea útil en todas partes”.
Los ingenieros de CSAIL del MIT tienen eso cubierto, mientras continúan explorando el potencial de algo llamado radar de penetración terrestre localizado (LGPR). Esta es una tecnología que puede mantener el automóvil centrado incluso si las marcas de pavimento están borrosas o cubiertas por condiciones de nieve. Los miembros del equipo CSAIL han evaluado “el rendimiento en más de 17 km de datos de prueba en una variedad de condiciones climáticas desafiantes. Encontramos que esta novedosa modalidad de detección es capaz de proporcionar una localización precisa para la navegación autónoma sin usar cámaras o sensores LiDAR”.
LGPR está diseñado para ayudar a los autos autónomos a navegar por las carreteras bajo la lluvia y la nieve. Es una tecnología desarrollada en el Laboratorio Lincoln del MIT, que permite la navegación del vehículo utilizando la geología del subsuelo. Los ingenieros de Lincoln Lab demostraron que los cambios en las capas del suelo, las rocas y el lecho de la carretera podrían usarse para localizar vehículos con una precisión de centímetro. GearBrain fue uno de varios sitios impresionados con LGPR, diciendo bien podría usarse para crear un mapa subterráneo completo de una ciudad, y luego ser descargado por vehículos antes de conducir allí.
Los mapas necesarios para el sensor tendrían la ventaja de cambiar con menos frecuencia que otros mapas sobre el suelo.
El trabajo fue parcialmente apoyado por MIT Lincoln Lab. Inverse dijo que LGPR se desarrolló en el MIT Lincoln Laboratory. Ya en 2017, Noticias del MIT publicó un informe de que “los ingenieros del Laboratorio Lincoln del MIT, que desarrollaron el radar de penetración en el suelo (LGPR), han demostrado que las características en las capas del suelo, las rocas y el lecho de la carretera se pueden utilizar para localizar vehículos con una precisión de centímetro. El LGPR ha sido se utiliza para mantener el carril incluso cuando la nieve, la niebla o el polvo oscurecen las características del suelo “
El equipo CSAIL ha estado ocupado probando la tecnología en automóviles sin conductor con resultados alentadores. Como ZDNet puntiagudo fuera, la instrumentación de CSAIL solo se probó en un camino rural cerrado y a velocidades lentas. Aún así, los resultados parecieron alentadores.
En un 24 de febrero vídeo, se recuerda a los espectadores que los automóviles autónomos suelen utilizar cámaras y sensores lidar para navegar. Sin embargo, en lluvia y nieve, no puedes depender de los dos.
Por qué no? Mike Brown tenía una respuesta en inverso. La nieve confunde estos sensores. En algunos casos, la cámara no puede ver en el blanco brillante, o los láseres de un lidar se recuperan en la nieve. Como Brown escribió, los sensores electromagnéticos del sistema miden la combinación de rocas, suelo y raíces. “Esta huella digital única se puede utilizar para ayudar al automóvil a identificar su posición actual, incluso cuando las cámaras y el LIDAR pueden fallar en captar señales”.
ZDNet señaló que la nieve puede cubrir las marcas de los carriles e incluso las señales de tránsito; la lluvia puede causar mal funcionamiento de la cámara. En LGPR, los pulsos electromagnéticos se emiten en el suelo y los objetos subterráneos los reflejan, según Ben Coxworth en New Atlas.
Inverse tenía más detalles sobre sus hallazgos: “Al LGPR le fue impresionante en los seis meses y 10.5 millas de pruebas, atravesando un camino rural cerrado a baja velocidad. El margen de error en condiciones de nieve fue de alrededor de una pulgada en comparación con el clima despejado. Desafortunadamente , esto aumentó a 5,5 pulgadas en la lluvia, ya que cambia la condición del suelo. En todo el período de prueba, el equipo nunca tuvo que hacerse cargo “.
Inverse se refirió a un portavoz del MIT que calificó la solución como el siguiente paso lógico hacia un sistema de conducción autónomo más completo.
No obstante, todavía hay espacio para un mayor desarrollo con respecto a este sensor. ¿Qué pasa con los diseños de carreteras más complejos? ¿Qué hay de mejorar las mediciones voluminosas del sensor? Como dijo ZDNet, “El hardware también tiene seis pies de ancho y necesitaría una revisión importante antes de ser lo suficientemente pequeño como para integrarse con un vehículo estándar”.
Escucharás más sobre sus hallazgos de investigación; los ingenieros han escrito un artículo que describe su trabajo titulado “Un sistema de navegación autónomo independiente de la apariencia basado en un radar de penetración en tierra localizado”, que se publicará en la revista IEEE Robotics and Automation Letters.
