Avances en conducción autónoma: vehículos equiparados al ojo humano para evitar riesgos en la vía

La conducción autónoma, que está todavía en desarrollo entre las principales empresas de vehículos, ha dado un paso significativo en materia de seguridad y capacidad de respuesta con dos avances tecnológicos publicados recientemente en la revista científica Nature.

Para el sector automotriz, se creó un procesador que responde rápidamente usando la mínima información sobre un evento, junto con un nuevo algoritmo que mejora la precisión visual de los vehículos como si fuera el ojo humano, para identificar objetos en movilidad como otros autos o peatones en un menor tiempo.

Estos desarrollos fueron liderados en España por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Sevilla en el Instituto de Microelectrónica de Sevilla (Imse), quienes tienen como objetivo optimizar la visión mecánica de los vehículos autónomos, mejorando considerablemente su capacidad de respuesta ante riesgos y siniestros en la vía.

Que un auto como un robot puedan visualizar casi igual a un ser humano es un punto importante. Asimismo, estos desarrollos son esenciales no solo para la conducción autónoma sino también para diversas aplicaciones en robótica, donde empresas globales como Samsung y Sony ya están usando estas patentes.

La base de estos avances se encuentra en el principio de “foveación”, que en palabras sencillas es un mecanismo humano que maximiza la resolución de la imagen que visualiza el vehículo, y reduce la información en las áreas periféricas que no son relevantes y suelen ser distractores.

El primer avance destacado por la revista Nature es un sistema híbrido que aborda los desafíos de la toma de decisiones utilizando imágenes de alta resolución a color.

Mediante la combinación de una cámara de baja velocidad de fotogramas con una cámara de eventos, han logrado una detección eficaz de objetos con mínima latencia; esto es fundamental para evitar accidentes, permitiendo que los vehículos autónomos reaccionen casi instantáneamente a los cambios en su entorno.

Por otro lado, también se dio a conocer el chip Tianmouc, desarrollado por Luping Shi, director del Centro de Investigación de Computación Inspirada en el Cerebro.

Este procesador se inspira en técnicas propias de la visión humana, combinando percepciones rápidas e imprecisas con otras de mayor resolución.

Con esto se buscan respuestas rápidas a cambios del entorno sin necesidad de demasiados detalles, una característica crítica para escenarios como el cruce inesperado de un peatón en una carretera.

Una de las principales mejoras es la reducción del tiempo de respuesta a menos de un milisegundo, gracias al sistema híbrido creado que combina una cámara de baja velocidad de fotogramas con una cámara de eventos.

Este sistema permite una detección eficaz de objetos con mínima latencia, un factor crucial para evitar accidentes. La rápida capacidad de respuesta de estos vehículos es esencial para prevenir colisiones con otros vehículos, peatones y objetos inesperados en la vía, lo que podría reducir drásticamente el número de accidentes de tráfico.

Del mismo modo, el chip Tianmouc, permite que los vehículos autónomos respondan de manera eficiente a cambios en el entorno sin necesidad de abundante información detallada. Esto es especialmente importante en escenarios críticos, como un peatón cruzando la carretera abruptamente.

En cuanto a la seguridad de este tipo de conducción, estos avances incrementan la fiabilidad y eficiencia de los sistemas de conducción autónoma.

En última instancia, estos descubrimientos pretenden contribuir a la reducción de accidentes y a la mejora de la seguridad vial, mediante la implementación de tecnologías avanzadas en vehículos autónomos.

De esta forma, la posibilidad de respuestas más rápidas y precisas en situaciones críticas promete un rumbo donde las carreteras sean más seguras para todos los usuarios.