Cuando el GPS no funciona, los nuevos algoritmos pueden ayudar a los vehículos autónomos a encontrar su paradero.

Uno de los pilares de la autonomía vehículo no tripulado, radica en el apoyo que reciben del sistema de navegación.

Si por alguna razón no puede acceder a la red Sistema de navegación por satélite'Ya no se puede encontrar el coche. Usando un nuevo algoritmo desarrollado por el Instituto de Tecnología de California y el Instituto de Tecnología de California, estos sistemas autónomos pueden ayudar a determinar su ubicación y adaptarse a diferentes condiciones climáticas mediante la observación de su entorno.

Plan b para vehículos autónomos en caso de fallo del GPS

El algoritmo propuesto no parte de cero. Los investigadores confían en el sistema VTRN, un acrónimo de Visual Terrain Navigation con una historia que se remonta a la década de 1960.

El sistema puede comparar el entorno con una base de datos de imágenes satelitales de alta resolución, siendo la principal limitación la precisión de la coincidencia. Los aspectos específicos de cada clima, como las nevadas o la adición de otras barreras superficiales, dificultan la comparación de los levantamientos con registros anteriores.

La solución Caltech se basa en tecnologías de aprendizaje profundo e inteligencia artificial que le dan al sistema la flexibilidad que necesita para adaptarse a estos cambios diarios en el entorno.

A través de lo que se conoce como aprendizaje autodirigido, esta inteligencia artificial puede ser la encargada de encontrar patrones en las imágenes y evaluar ciertos detalles y funciones que evitan la mirada normal del ojo humano.

“Como regla general, dos imágenes, una imagen de satélite y una imagen de un vehículo no tripulado, deben tener el mismo contenido para que funcione la tecnología actual. La diferencia con la que pueden trabajar es que Instagram puede cambiar el tono de la imagen. ¿Qué aporta el filtro?Dijo Anthony Fragoso, investigador del equipo y autor principal del estudio. "En un sistema real, sin embargo, todo cambia drásticamente según la temporada porque las imágenes ya no contienen los mismos objetos y no se pueden comparar directamente entre sí".Añadir.

Según el informe del investigador, la última generación de tecnología VTRN solo puede garantizar el 50% de precisión en una tarea determinada en esta situación, pero con la ayuda del algoritmo Caltech, la tasa de éxito aumenta al 92%. También vale la pena considerar que el 8% restante se puede identificar de antemano como algunos escenarios problemáticos.

Si bien la contribución de los automóviles autónomos o los drones es excelente, esta nueva tecnología también es muy útil fuera de la tierra. voluntad Visitó Marte en la misión 2020 y usó VTRN. Con la ayuda de este nuevo sistema será posible en el futuro permitir una navegación más segura y eficiente para alcanzar los objetivos científicos en el planeta rojo.

Este desarrollo seguirá mejorando, estos primeros desarrollos se informan en un artículo publicado en la revista. Robot científico...

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