La confianza del consumidor en la seguridad de los vehículos autónomos sigue siendo un desafío para los fabricantes de automóviles que planean un futuro de conducción automatizada. pero agregue a esa inquietud sobre qué tan bien se manejará un automóvil autónomo en carreteras golpeadas por malas condiciones climáticas.

Recientemente, Cableado dijo que "la nieve y el hielo representan un obstáculo molesto para los vehículos autónomos, "y que" la mayoría de las pruebas de vehículos autónomos hasta ahora se han realizado en días soleados, climas 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 del pavimento están borrosas o cubiertas por condiciones de nieve. Los miembros del equipo de CSAIL han evaluado "el rendimiento en más de 17 km de datos de prueba en una variedad de condiciones climáticas desafiantes. Descubrimos 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 vehículos autónomos a navegar por las carreteras bajo la lluvia y la nieve. Es una tecnología que se desarrolló en el Laboratorio Lincoln del MIT, permitir la navegación de vehículos utilizando geología del subsuelo. Los ingenieros del Lincoln Lab demostraron que los cambios en las capas del suelo, Las rocas y el lecho de las carreteras podrían usarse para localizar vehículos con una precisión de un centímetro. GearBrain fue uno de varios sitios impresionados con LGPR, diciendo que bien podría usarse para crear un mapa de carreteras completo de una ciudad, luego descargado por vehículos antes de conducir allí.

Los mapas necesarios para el sensor tendrían la ventaja de cambiar con menos frecuencia que otros, mapas de superficie.

El trabajo fue parcialmente apoyado por MIT Lincoln Lab. Inverse dijo que LGPR se desarrolló en el Laboratorio Lincoln del MIT. Ya en 2017, MIT News publicó un informe que "los ingenieros del MIT Lincoln Laboratory, que desarrolló el radar de localización 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 centímetros. El LGPR se ha utilizado para mantener el carril incluso cuando hay nieve, la niebla o el polvo oscurecen las características sobre el suelo ".

El equipo de CSAIL ha estado ocupado probando la tecnología en vehículos autónomos con resultados alentadores. Como señaló ZDNet, La instrumentación de CSAIL solo se probó en un camino rural cerrado y a bajas velocidades. Todavía, los resultados parecían alentadores.

En un video del 24 de febrero, Se recuerda a los espectadores que los coches autónomos suelen utilizar cámaras y sensores lidar para navegar. En la lluvia y la nieve aunque, no puedes depender de los dos.

¿Por qué no? Mike Brown tuvo una respuesta en Inverse. La nieve confunde estos sensores. En algunos casos, la cámara no puede ver en el blanco brillante, o los láseres de un lidar rebotan en la nieve. Como escribió Brown, 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 no captar las señales".

ZDNet señaló que la nieve puede cubrir las marcas de los carriles e incluso las señales de tráfico; la lluvia puede provocar averías en la cámara. En LGPR, Los pulsos electromagnéticos se emiten al suelo y se reflejan en los objetos subterráneos. según Ben Coxworth en New Atlas.

Inverse tuvo más detalles sobre sus hallazgos:"La LGPR tuvo un desempeño impresionante en los seis meses y 10.5 millas de pruebas, atravesando una carretera rural cerrada 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 bajo 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 autónoma más completo.

Sin embargo, 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 medidas voluminosas del sensor? Como dijo ZDNet, "El hardware, también, tiene seis pies de ancho y necesitaría una revisión seria antes de que sea lo suficientemente pequeño como para integrarse con un vehículo estándar ".

Escuchará más sobre los resultados de sus investigaciones; los ingenieros han escrito un documento que describe su trabajo titulado "Un sistema de navegación autónomo independiente de la apariencia basado en un radar de penetración terrestre de localización, "para ser publicado en la revista Cartas de automatización y robótica de IEEE .

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