Se revela parte del sistema de navegación de carro autónomo de Apple

El Lexus acondicionado con el sistema de navegación autónoma que desarrolla Apple (Twitter/@idigapple).

Tan solo hace unos meses el CEO de Apple, Tim Cook, confirmaba lo que ya entonces era un secreto a voces en la industria tecnológica: la firma de la manzana viene  desarrollando un vehículo de navegación autónoma.

El mes pasado Fortune reportaba algunas imágenes del vehículo que viene siendo probado por Apple, una SUV de la marca Lexus que lleva sobre la parte delantera de su capó un rack con sensores y cámaras que sirven al sistema para mantener el curso de navegación estable y evitar colisiones y otro tipo de accidentes.

Hoy, un documento publicado en el repositorio científico arXiv da mayores luces sobre el sistema que empleará el llamado proyecto Titán, sobre el cual Apple había venido guardando férreo secretismo, más allá de los recientes trascendidos arriba mencionados.

El documento hoy publicado por la compañía, según reporta Reuters, versa sobre un sistema de detección de objetos 3D y es el primero que se ventila en una publicación científica sobre el proyecto.

El documento, que puede consultar en este enlace, analiza un nuevo programa de software llamado VoxelNet, que ayuda a detectar objetos tridimensionales con menos sensores que los sistemas similares de muchas compañías. Se trata de la implementación de un sistema de mapeo LiDAR, que se puede utilizar para muchas aplicaciones diferentes, como el encendido de "navegación autónoma, robots de limpieza y realidad aumentada / virtual".

LiDAR corresponde a las siglas en inglés para Light Detection and Ranging, un sistema que mediante el lanzamiento y detección de láseres permite mapear un área progresivamente, para advertir objetos con volumen y su distancia relativa, generando un modelo 3D de objetos cercanos y prediciendo su posición con precisión en el espacio.

Así mejora el mapeo el sistema VoxelNet (arXiv).

La mayoría de LiDARs producen modelos de baja resolución, de acuerdo con las investigaciones de Apple, y " tienen una densidad de puntos muy variable" por lo que necesitan utilizar sensores y cámaras adicionales que aumentan los costos generales del proyecto.

 VoxelNet, el sistema de Apple, logró "resultados muy alentadores" mediante el uso de un LiDAR basado solo en la luz, en lugar de vincularlo con otro sistema, como una cámara estándar. Los resultados provienen del uso de simuladores, no de pruebas reales en la calle del carro de Apple.

VoxelNet —del término vóxel, que no es más que un píxel con volumen, en 3D— logra su cometido con menos recursos gracias al uso de una plataforma de aprendizaje profundo que no solo le permite obtener una mejor representación de la realidad en 3D sino que además lo faculta para clasificar mejor los objetos que registra en categoría como autos, construcciones o peatones.

Hans Huerto

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