Drones de reflejos más rápidos
Existe un límite para la rapidez con la que pueden volar los vehículos autónomos de forma segura, evitando obstáculos. Eso se debe a que las cámaras que se usan hoy en día en los drones solo permiten procesar las imágenes fotograma a fotograma. Más allá de unos 50 km/h, un dron que vuele entre obstáculos tiene un alto riesgo de colisión simplemente porque sus cámaras no le permiten un procesamiento lo bastante rápido.
Hace poco, unos investigadores en Zúrich (Suiza) inventaron un nuevo tipo de cámara, conocida como Sensor de Visión Dinámica (DVS, por sus siglas en inglés), que visualiza continuamente una escena en cuanto a cambios de brillo, a intervalos extremadamente cortos, de microsegundos. Pero este torrente de información puede abrumar a un sistema de procesamiento de datos, dificultando a un dron distinguir un obstáculo próximo a través del «ruido».
Ahora, el equipo de Prince Singh, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, ha ideado un algoritmo capaz de ajustar una cámara DVS para que detecte solo cambios específicos de brillo que importen a un sistema en particular, simplificando enormemente la captación y procesamiento de imágenes, al dejar en ellas solo sus elementos visuales más importantes.
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Gracias a un nuevo algoritmo del MIT, con las cámaras DVS será posible analizar más rápidamente una escena, y que los drones equipados con tales cámaras puedan así moverse más deprisa sin que ello conlleve la merma de seguridad que ahora se da. (Imagen: Jose-Luis Olivares/MIT)
Los resultados se pueden aplicar a cualquier sistema lineal que dirija a un robot para que se mueva del punto A al punto B como respuesta a datos visuales de alta velocidad. A la larga, los resultados podrían también ayudar a incrementar las velocidades de robots más complejos.
En el trabajo de investigación y desarrollo han participado asimismo Emilio Frazzoli, del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zúrich (también conocido como Escuela Politécnica Federal de Zúrich), y Sze Zheng Yong, de la Universidad Estatal de Arizona en Estados Unidos.
