En MIT Technology Review, This Image Is Why Self-Driving Cars Come Loaded with Many Types of Sensors,
Los fabricantes de coches a menudo enumeran con orgullo la larga lista de sensores que incorporan sus coches autónomos: cámaras, ultrasonidos, radar, lidar,... Pero si te preguntas para qué son necesarios tanto sensores esta imagen es una buena respuesta.
La imagen muestra lo que en la industria de los coches autónomos se conoce como un “caso extremo”, una situación en la que un vehículo se podría comportar de forma inesperada porque el software se encuentra con un escenario inusual. En este ejemplo el sistema de reconocimiento de imagen mediante cámara se ve engañado por imágenes de ciclistas en el vinilo de una furgoneta.
En este caso es precisamente esa combinación de sensores es la que permitiría al coche autónomo determinar qué tiene delante. Se trata de que el conjunto de tecnologías proporcione redundancia al sistema, que el conjunto de varios sensores cubra las flaquezas que tiene cada uno de ellos individualmente.
Por ejemplo, el radar láser tridimensional lidar no puede lidiar con elementos transparentes como el vidrio, pero en cambio proporciona una imagen tridimensional del entorno más precisa de lo que el radar o los ultrasonidos pueden conseguir, incluso por la noche. Pero lidar “ve” en blanco y negro así que tampoco puede reconocer si un semáforo está en rojo o en verde, cosa que la cámara sí puede ver incluso por la noche.
En esta situación en la que la cámara cree estar viendo una furgoneta y tres ciclistas delante, el radar o el lidar o los ultrasonidos no detectan movimiento individual e incluso los infrarrojos (de haberlos detectarían la huella térmica de las personas que van en las bicicletas) tampoco confirmarían la presencia de los ciclistas, pero sí de la furgoneta. Con este informe de mayoría el coche autónomo determina qué tiene (y qué no tiene) delante realmente y por tanto no hará cosas extrañas cuando se encuentre ante una situación así.