El software inteligente reemplaza los sensores caros para la detección de paredes de vidrio con una precisión del 96%

Un equipo de investigación ha desarrollado un software de conducción autónomo que permite sensores de bajo costo para detectar obstáculos transparentes como paredes de vidrio, proporcionando una alternativa a los sensores de alto rendimiento. Esta tecnología se puede usar en robots existentes, negando la necesidad de equipos adicionales al tiempo que garantiza el rendimiento de detección igual al que ofrece equipos convencionales costosos.

El papel es publicado en el diario Transacciones IEEE en instrumentación y medición. El equipo fue dirigido por el Profesor Kyungjoon Park en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática, Instituto de Ciencia y Tecnología Daegu Gyeongbuk.

Los robots de conducción autónomos generalmente usan sensores LiDAR para detectar su entorno y navegar. Funcionando como «ojos láser», los caros sensores lidar determinan la distancia y la estructura proyectando la luz y medir el tiempo de reflexión.

Los sensores lidar de bajo costo no pueden detectar objetos transparentes como los hechos de vidrio; Pueden confundirlos con un espacio vacío, lo que puede dar como resultado una colisión. Los sensores o cámaras lidar ultrasónicas de alta resolución no tienen esta limitación, pero su uso aumenta la complejidad del sistema y aumenta los costos de cientos de miles a millones de ganancias.

Para proporcionar una alternativa, un equipo de investigación DGIST dirigido por el profesor Kyungjoon Park desarrolló un mapeo probabilístico basado en la navegación incremental (PINMAP), un algoritmo que aborda la resolución de problemas a través del software, no el hardware. PINMAP acumula datos de punto raros que los sensores LiDAR de bajo costo pueden detectar solo esporádicamente. Usando estos datos, PinMap calcula probabilísticamente la probabilidad de presencia de paredes de vidrio con el tiempo.

El algoritmo PINMAP se basa en el cartógrafo (gráfico de mapas) y Nav2 (navegación), que son herramientas de código abierto que se usan ampliamente en el ecosistema ROS 2. PINMAP tiene la ventaja de una fácil aplicabilidad al tiempo que elimina la necesidad de cambiar la estructura del sistema existente.

En lugar de actualizar los sensores a un alto costo, el algoritmo altera la forma en que los sensores existentes manejan los datos; Es decir, utiliza software para mejorar el rendimiento de detección de sensores LIDAR de bajo costo.

En un experimento del mundo real realizado en DGIST, PinMap detectó paredes de vidrio con una precisión del 96.77%, que está muy por encima de la tasa de detección de casi 0% del enfoque tradicional utilizando los mismos sensores lidar de bajo costo (cartógrafo-slam). La diferencia de software que ofrece PinMap demostró un tremendo impulso de rendimiento.

El profesor Park dijo: «PinMap voltea la sabiduría convencional de que el rendimiento del hardware es igual al rendimiento del sistema y propone un nuevo estándar mediante el cual el software puede mejorar las capacidades del sensor. Este estudio muestra que garantizar la conducción autónoma estable es posible sin depender de equipos de alto rendimiento».

El algoritmo que desarrolló el equipo de investigación ofrece una ventaja económica sustancial porque logra un rendimiento de detección comparable al de los caros sensores LIDAR en menos de una décima parte del costo. Se espera que esta tecnología reduzca las colisiones entre robots de conducción autónoma y vidrio o paredes acrílicas transparentes en espacios interiores como hospitales, aeropuertos, centros comerciales y almacenes, lo que contribuye a la despliegue a gran escala de robots de servicio.