Los vehículos autónomos emplean varios tipos de sensores, como la tecnología de detección y rango de luz (LiDAR) para medir rangos variables largos, sensores ultrasónicos para rangos cortos y radares, que son similares a LiDAR, pero dependen de ondas de radio en lugar de láseres.
Los líderes en tecnología de vehículos autónomos como General Motors, Waymo y Mercedes-Benz confían en los sensores, pero no en Tesla. El fabricante de automóviles con sede en Texas utilizó radares y cámaras para hacer posible su sistema de conducción semiautónomo Autopilot, pero a partir de mayo de 2021, anunció que abandonaría el radar para el Modelo 3 y el Modelo Y en América del Norte, cambiando su enfoque a un enfoque basado únicamente en la cámara.
Visión artificial: el plan de Tesla
Tesla ha desarrollado su propio sistema de visión por computadora, llamado Tesla Vision, para calcular lo que ve el automóvil autónomo de Tesla . Basado en CUDA de Nvidia, que es una plataforma informática paralela diseñada para unidades de procesamiento de gráficos (GPU), este sistema de extremo a extremo impulsa la tecnología de piloto automático y conducción autónoma de Tesla. Se basa en la visión artificial para dar sentido a la información visual recopilada por las cámaras del vehículo.Reducción de costo
El cambio de Tesla de los enfoques basados en sensores a la visión por computadora está motivado principalmente por el costo. Tesla tiene como objetivo reducir los precios de los vehículos minimizando la cantidad de piezas requeridas. Sin embargo, la eliminación de piezas puede representar un desafío cuando el sistema no puede funcionar sin ellas, y Tesla recibió muchas críticas cuando anunció que eliminaría el radar de sus automóviles.Un artículo de investigación de la Universidad de Cornell sugiere que las cámaras estéreo tienen el potencial de generar un mapa 3D que es casi tan preciso como un mapa LiDAR. Esto presenta un punto interesante, ya que indica que en lugar de invertir $7500 dólares en un dispositivo LiDAR, uno podría usar algunas cámaras que son mucho más baratas, con un costo de solo $5 dólares. Como resultado, cuando Tesla afirma que dicha tecnología puede volverse obsoleta en un futuro cercano, podría estar en lo cierto.
Menor Complejidad
Si bien tener una mayor cantidad de sensores puede ofrecer numerosas ventajas, incluida una mejor gestión de datos a través de una fusión de sensores especializada, también presenta importantes inconvenientes. El mayor número de sensores puede conducir a la creación de software más complicado. La complejidad de las canalizaciones de datos también aumenta y la cadena de suministro y los procesos de producción durante el ensamblaje de vehículos se vuelven más complicados.Además, es necesario ajustar los sensores y mantener su software correspondiente. La calibración adecuada también es esencial para garantizar que el proceso de fusión funcione correctamente.
Verbosidad del código
Para mitigar este problema, empleó el enfoque de visión por computadora para minimizar la verbosidad, mejorar el rendimiento y la confiabilidad del software, así como brindar una mejor experiencia de usuario para sus clientes.Filosofía de Elon Musk
Elon Musk, el fundador de Tesla, tiene una filosofía única cuando se trata de diseñar y fabricar vehículos eléctricos. La mentalidad de “la mejor parte es ninguna parte” es central en su enfoque, cuyo objetivo es reducir la complejidad, el costo y el peso siempre que sea posible. Esto es evidente en los vehículos Tesla, que se caracterizan por su diseño minimalista y su interfaz fácil de usar.¿Se van a eliminar gradualmente los sensores?
En una entrevista de Forbes con el CEO de Zoox (subsidiaria de conducción autónoma de Amazon), Jesse Levinson, se discutió el tema de la decisión de Tesla de abandonar los sensores en sus automóviles. Levinson reconoció que agregar más sensores puede ser complejo y ruidoso, pero argumentó que los beneficios superan los costos.Con más desarrollo, la visión por sí sola puede eventualmente ser suficiente, pero las computadoras carecen de las mismas capacidades que el cerebro humano.
Fuente: este post proviene de Cristian Monroy, donde puedes consultar el contenido original.
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