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El coche autónomo podrá ver lo que hay a la vuelta de la esquina

Detecta los objetos ocultos tras un muro o follaje a partir de la luz rebotada con láser

Así funciona el láser que ve tras las esquinas
Así funciona el láser que ve tras las esquinas | U. Stanford

Quien conduce sabe que tras la pelota botando en la calzada puede venir un niño. El coche autónomo, también. Pero ahora, incluso sin divisar la pelota, es capaz de saber que, oculto, puede haber un peatón u otra sorpresa a la vuelta de la esquina. Un equipo de la Universidad de Stanford ha creado un sistema, aún muy embrionario, para ver lo oculto mediante proyección de una luz láser rebotada en la pared.



Un maniquí oculto. Así es el experimento con el láser de Stanford que consigue ver lo que hay a la vuelta de la esquina. |Vídeo: M. Viciosa / K. Hickman

 

"Parece magia, pero la idea de imágenes sin línea de visión es realmente factible", dijo Gordon Wetzstein, profesor asistente de ingeniería eléctrica y autor principal del artículo que describe este trabajo, publicado en Nature.

El grupo de Stanford no está solo en el desarrollo de métodos para rebotar láseres alrededor de las esquinas para capturar imágenes de objetos. La clave reside en en el algoritmo, extremadamente eficiente y efectivo, que los investigadores desarrollaron para procesar la imagen final.

"Un desafío importante en las imágenes sin línea de visión es encontrar una forma de recuperar la estructura 3D del objeto oculto y separarlo del ruido", dijo David Lindell, del Stanford Computational Imaging Lab y coautor del estudio. "Creo que el gran impacto de este método es cuán computacionalmente eficiente es".

Zoom de imagen como el de CSI

Para su sistema, los investigadores colocaron un láser junto a un detector de fotones (luz) altamente sensible. Disparan pulsos de luz láser hacia una pared e, invisibles para el ojo humano, esos pulsos rebotan en objetos a la vuelta de la esquina y vuelven a rebotar contra la pared y el detector. Actualmente, este escaneo puede llevar de dos minutos a una hora, dependiendo de condiciones como la iluminación y la reflectividad del objeto oculto. Coches autónomos, por ahora, tendrán que abstenerse de usarlo.

David Lindell y Matt O'Toole trabajando con su detector de objetos ocultos

David Lindell y Matt O'Toole trabajando con su detector de objetos ocultos U. Stanford

Una vez que finaliza el escaneo, el algoritmo desenreda las trayectorias de los fotones capturados y, al igual que la mítica tecnología de mejora de la imagen de las series de crimen televisivo, la mancha borrosa se vuelve mucho más nítida. Hace todo esto en menos de un segundo y es tan eficiente que puede ejecutarse en un portátil común. Los investigadores creen que podrían acelerarlo para que sea casi instantáneo una vez que se complete el escaneo e instalarlo en coches autónomos.

El equipo continúa trabajando en este sistema, por lo que puede manejar mejor la variabilidad del mundo real y completar el escaneo más rápidamente. Por ejemplo, la distancia al objeto y la cantidad de luz ambiental pueden dificultar que su tecnología vea las partículas de luz que necesita para resolver los objetos que no se ven. Esta técnica también depende del análisis de partículas de luz dispersas que son ignoradas intencionalmente por los sistemas de guía actualmente en los automóviles, conocidos como sistemas LIDAR.

El sistema ya estaría listo para detectar objetos reflectantes

"Creemos que el algoritmo de cálculo ya está listo para los sistemas LIDAR", dijo Matthew O'Toole, investigador postdoctoral en el Stanford Computational Imaging Lab y también coautor del artículo. "La pregunta clave es si el hardware actual de los sistemas LIDAR admite este tipo de imágenes".

Antes de que este sistema esté preparado para la carretera, también tendrá que funcionar mejor a la luz del día y con objetos en movimiento, como la famosa pelota que rebota o un niño corriendo. Los investigadores probaron su técnica con éxito al aire libre, pero trabajaron solo con luz indirecta. Su tecnología se dio particularmente bien seleccionando objetos retrorreflectantes, como prendas de seguridad. Si la tecnología se colocara en un automóvil hoy, ese automóvil podría detectar fácilmente cosas como señales de tráfico reflectantes, chalecos de seguridad o marcadores de caminos.

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