Radar Avanzado Permite a los Autos Detectar Peligros Ocultos en Esquinas

Un nuevo sistema de radar, fácilmente integrable en los vehículos actuales, usa radar Doppler para rebotar ondas de radio en superficies como edificios y automóviles estacionados. La señal de radar golpea la superficie en un ángulo, por lo que su reflexión rebota como una bola de billar golpeando la banda de una mesa de pool. La señal continúa para golpear objetos ocultos alrededor de la esquina. Parte de la señal de radar rebota de vuelta a detectores montados en el auto, permitiendo al sistema ver objetos alrededor de la esquina y decir si están en movimiento o estacionarios.

El sistema permitirá a los autos ver objetos ocluidos que los sensores LiDAR y de cámara actuales no pueden registrar; por ejemplo, permitiendo a un vehículo autónomo ver alrededor de una intersección peligrosa. Los sensores de radar también son de costo relativamente bajo, especialmente comparados con sensores LiDAR, y escalan a producción en masa. El sistema es capaz de distinguir objetos incluyendo autos, ciclistas y peatones y medir su dirección y velocidad de aproximación.

En años recientes, ingenieros han desarrollado una variedad de sistemas de sensores que permiten a los autos detectar otros objetos en la carretera. Muchos de ellos dependen de LiDAR o cámaras usando luz visible o infrarroja cercana; tales sensores que previenen colisiones son ahora comunes en autos modernos. Pero la detección óptica es difícil de usar para detectar elementos fuera de la línea de visión del auto. En investigaciones anteriores, el equipo usó luz para ver objetos ocultos alrededor de esquinas. Pero esos esfuerzos actualmente no son prácticos para uso en autos tanto porque requieren láseres de alta potencia como porque están restringidos a cortos alcances.

Al realizar esa investigación anterior, el equipo investigó la posibilidad de crear un sistema para detectar peligros fuera de la línea de visión del auto usando radar de imagen en lugar de luz visible. La pérdida de señal en superficies lisas es mucho menor para sistemas de radar y el radar es una tecnología probada para rastrear objetos. El desafío es que la resolución espacial del radar — usada para dibujar objetos alrededor de esquinas como autos y bicis — es relativamente baja. Los investigadores creyeron que podían crear algoritmos para interpretar los datos de radar y permitir que los sensores funcionen. Los algoritmos son altamente eficientes y caben en sistemas de hardware automotriz de generación actual.

Para permitir que el sistema distinga objetos, el equipo procesó parte de la señal de radar que los radares estándar consideran ruido de fondo en lugar de información usable. El equipo aplicó técnicas de inteligencia artificial para refinar el procesamiento y leer las imágenes. La computadora que ejecuta el sistema tuvo que aprender a reconocer ciclistas y peatones desde una cantidad muy escasa de datos.

El sistema actualmente detecta peatones y ciclistas porque los ingenieros sintieron que esos eran los objetos más desafiantes debido a su tamaño pequeño y forma y movimiento variados. El sistema podría ajustarse para detectar vehículos también.

Los investigadores planean seguir la investigación en varias direcciones para aplicaciones que involucren tanto radar como refinamientos en procesamiento de señal. El sistema tiene el potencial de mejorar radicalmente la seguridad automotriz. Dado que se basa en tecnología de sensores de radar existente, preparar el sistema de radar para despliegue en la próxima generación de automóviles debería ser posible.