Los coches autónomos captan nuestra atención cada día un poco más. Por ello, conocer como los científicos van avanzando en el desarrollo de nuevas tecnologías para hacerlos económicamente viables y potencialmente seguros es uno de nuestros vicios. La innovación que hoy te traemos viene de las manos de unos investigadores de la Universidad de Cambridge que han conseguido desarrollar un sistema de análisis de imágenes RGB para los coches autónomos.
El sistema Segnet tiene un funcionamiento muy sencillo y económico basado únicamente en la interpretación de imágenes RGB y machine learning. El software que han diseñado puede captar las imágenes de una calle que no ha visto antes y clasificar rápidamente sus píxeles en 12 categorías diferentes, con más de un 90% de acierto. Segnet funciona independientemente del nivel de luz, por lo que puede captar imágenes durante el día y la noche siendo capaz de diferenciar la carretera, el cielo, los peatones, otros vehículos… Además, según apunta el líder del proyecto, Roberto Cipolla, solo se necesaría una simple cámara para ponerlo en funcionamiento, incluso la de nuestro teléfono móvil valdría.
En la actualidad, la mayoría de los coches autónomos utilizan sistemas LIDAR, cuyo precio supera en la mayoría de los casos el precio del propio vehículo. Además son sumamente complejos y requieren de tener varios dispositivos funcionando a la vez. Por lo que el proyecto Segnet puede ser realmente atractivo para los fabricantes de los futuros coches autónomos ya que es muy económico e incluso es capaz de ubicarse mejor que un GPS.
Aunque el proyecto aún tiene que madurar, el proyecto de Cambridge apunta muy alto. «Lo bueno de nuestro grupo es que hemos desarrollado una tecnología que usa el aprendizaje profundo para determinar dónde estás y lo que te rodea; esta es la primera vez que esto se ha hecho mediante este tipo de aprendizaje» apunta Alex Kendall, uno de los estudiantes responsables del proyecto,
Fuente: University of Cambridge