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Ingenieros japoneses pusieron un par de ojos saltones en un automóvil autónomo

Según los investigadores, a los peatones les gusta mirar a los conductores de vehículos para saber que han registrado su presencia. Pero en un futuro en el que los coches autónomos sean habituales, los peatones no podrán hacerlo porque el asiento del conductor estará vacío. Por lo tanto, tener un par de ojos en un automóvil autónomo puede ayudar a los peatones a juzgar si no deben cruzar la calle y, a su vez, evitar posibles accidentes de tránsito.

Un cómico par de ojos saltones en la parte delantera de un coche autónomo podría reducir los accidentes de tráfico, según sugiere un nuevo estudio.

Investigadores en Japón equiparon un carrito de golf con dos grandes ojos robóticos controlados a distancia, haciéndolo parecer el querido personaje de televisión infantil ‘Brum’.

En experimentos de realidad virtual (RV), descubrieron que los peatones podían tomar «decisiones más seguras o más eficientes» cuando tenían los ojos puestos que cuando no.

Según los investigadores, a los peatones generalmente les gusta mirar a los conductores de vehículos para saber que han registrado su presencia.

Pero en un futuro en el que los coches autónomos sean habituales, los peatones no podrán hacerlo porque el asiento del conductor estará vacío.

Por lo tanto, tener un par de ojos en un automóvil autónomo puede ayudar a los peatones a juzgar si no deben cruzar la calle y, a su vez, evitar posibles accidentes de tráfico.

Según los investigadores, a los peatones les gusta mirar a los conductores de vehículos para saber que han registrado su presencia. Pero en un futuro en el que los coches autónomos sean habituales, los peatones no podrán hacerlo porque el asiento del conductor estará vacío. Por lo tanto, tener un par de ojos en un automóvil autónomo puede ayudar a los peatones a juzgar si no deben cruzar la calle y, a su vez, evitar posibles accidentes de tránsito.

El equipo equipó un carrito de golf autónomo con dos grandes ojos robóticos controlados a distancia, lo que le dio un aspecto parecido al querido personaje infantil de televisión 'Brum' (en la foto)

El equipo equipó un carrito de golf autónomo con dos grandes ojos robóticos controlados a distancia, lo que le dio un aspecto parecido al querido personaje infantil de televisión ‘Brum’ (en la foto)

LOS COCHES AUTÓNOMOS Y LA IMPORTANCIA DEL CONTACTO VISUAL

Los vehículos autónomos a menudo usan cámaras y unidades ‘LiDAR’ de detección de profundidad para reconocer el mundo que los rodea.

Una diferencia clave con los vehículos autónomos es que los conductores humanos se pierden.

Esto hace que sea difícil para los peatones saber si un vehículo ha registrado su presencia o no, ya que no habrá contacto visual ni indicaciones de las personas que están dentro.

Por lo tanto, un gran par de ojos en la parte delantera del vehículo autónomo será un indicador importante para un peatón de lo que está viendo la tecnología autónoma del vehículo.

«No hay suficiente investigación sobre la interacción entre los vehículos autónomos y las personas que los rodean, como los peatones», dijo el autor del estudio, el profesor Takeo Igarashi de la Universidad de Tokio.

«Por lo tanto, necesitamos más investigación y esfuerzo en dicha interacción para brindar seguridad y garantía a la sociedad con respecto a los automóviles autónomos».

Si hubiera ojos en los automóviles autónomos en el futuro, la dirección de los ojos tendría que sincronizarse con el sistema de visión del automóvil autónomo.

En otras palabras, si un peatón viera los ojos mirándolo, sabría que la tecnología de conducción autónoma los ha «visto» y registrado.

Los automóviles autónomos a menudo usan cámaras y unidades ‘LiDAR’ de detección de profundidad para reconocer el mundo que los rodea.

Para el estudioel profesor Igarashi y sus colegas querían probar si poner ojos en movimiento en el carrito afectaría el comportamiento de riesgo; en este caso, si las personas cruzarían la calle frente a un carrito de golf en movimiento cuando tuvieran prisa.

El carrito de golf en realidad no era autónomo, sino que lo conducía uno de los investigadores. El parabrisas estaba cubierto para dar la impresión de que no había ningún conductor adentro.

Además, el equipo optó por realizar experimentos en realidad virtual, en lugar de en la vida real, sobre la base de que sería peligroso pedir a los voluntarios que caminaran frente a un vehículo en movimiento.

En total, 18 participantes japoneses (nueve mujeres y nueve hombres, de 18 a 49 años de edad) experimentaron cuatro escenarios en la experiencia de realidad virtual: dos cuando el carrito estaba equipado con ojos y dos cuando no.

Cuando el vehículo estaba equipado con ojos robóticos, miraba al peatón (registrando su presencia) o hacia otro lado (no registrándolo).

Los participantes experimentaron los escenarios varias veces en orden aleatorio y se les dio tres segundos cada vez para decidir si cruzarían o no la calle frente al carro.

En total, 18 participantes japoneses (nueve mujeres y nueve hombres, de entre 18 y 49 años) experimentaron cuatro escenarios en la experiencia de realidad virtual: dos cuando el carrito estaba equipado con ojos y dos cuando no.

En total, 18 participantes japoneses (nueve mujeres y nueve hombres, de entre 18 y 49 años) experimentaron cuatro escenarios en la experiencia de realidad virtual: dos cuando el carrito estaba equipado con ojos y dos cuando no.

Si hubiera ojos en los automóviles autónomos en el futuro, la dirección de los ojos tendría que sincronizarse con el sistema de visión del automóvil autónomo.

Si hubiera ojos en los automóviles autónomos en el futuro, la dirección de los ojos tendría que sincronizarse con el sistema de visión del automóvil autónomo.

Los investigadores registraron sus elecciones y midieron las ‘tasas de error’ de sus decisiones, es decir, con qué frecuencia eligieron detenerse cuando podrían haber cruzado y con qué frecuencia cruzaron cuando deberían haber esperado.

EL PROBLEMA DE LOS COCHES AUTÓNOMOS

Los autos y vehículos autónomos funcionan con inteligencia artificial (IA) que está entrenada para detectar peatones para saber cuándo detenerse y evitar una colisión.

Pero solo pueden ser ampliamente adoptados una vez que se pueda confiar en que conducirán de manera más segura que los conductores humanos, y esto parece estar a años de distancia.

La tecnología de vehículos autónomos todavía está aprendiendo a dominar muchos de los conceptos básicos, incluido el reconocimiento de rostros de piel oscura en la oscuridad.

Varios autos autónomos han estado involucrados en accidentes desagradables; en marzo de 2018, por ejemplo, un vehículo Uber autónomo mató a una peatón que cruzaba la calle en Tempe, Arizona, en los EE. UU.

La ingeniera de Uber en el vehículo estaba viendo videos en su teléfono, según informes en ese momento.

En general, los participantes pudieron tomar decisiones más seguras o más eficientes cuando los ojos se ajustaron al carro, aunque hubo una división de género en los resultados.

Los participantes masculinos tomaron muchas decisiones peligrosas al cruzar la calle (como elegir cruzar cuando el automóvil no se detenía), pero estos errores se redujeron gracias a la mirada del carrito.

Sin embargo, no hubo mucha diferencia en situaciones seguras para los hombres, como elegir cruzar cuando el auto iba a detenerse.

Por otro lado, las participantes femeninas tomaban decisiones más ineficientes (como optar por no cruzar cuando el carro pretendía detenerse), pero igualmente estos errores se reducían por la mirada del carro.

Sin embargo, no hubo mucha diferencia en situaciones inseguras para las mujeres, como elegir cruzar cuando el automóvil no se detuvo.

«Los resultados sugirieron una clara diferencia entre los géneros, lo cual fue muy sorprendente e inesperado», dijo la autora del estudio, Chia-Ming Chang.

«Si bien otros factores como la edad y los antecedentes también podrían haber influido en las reacciones de los participantes, creemos que este es un punto importante, ya que muestra que los diferentes usuarios de la carretera pueden tener diferentes comportamientos y necesidades, que requieren diferentes formas de comunicación en nuestra futura conducción autónoma». mundo.’

En cuanto a cómo los ojos hicieron sentir a los participantes, algunos pensaron que eran lindos, mientras que otros los vieron como espeluznantes o aterradores.

Para muchos participantes, cuando los ojos miraban hacia otro lado, reportaron sentir que la situación era más peligrosa, y cuando los ojos los miraban, otros dijeron sentirse más seguros.

En cuanto a cómo los ojos hicieron sentir a los participantes, algunos pensaron que eran lindos, mientras que otros los vieron como espeluznantes o aterradores.

En cuanto a cómo los ojos hicieron sentir a los participantes, algunos pensaron que eran lindos, mientras que otros los vieron como espeluznantes o aterradores.

El equipo de investigación admitió que este estudio está limitado por la cantidad de participantes que representan un solo escenario, y que es posible que las personas tomen decisiones diferentes en la realidad virtual en comparación con la vida real.

Pero los ojos en la parte delantera de los automóviles autónomos podrían, en última instancia, salvar la vida de las personas, afirman.

«Si los ojos realmente pueden contribuir a la seguridad y reducir los accidentes de tránsito, deberíamos considerar seriamente agregarlos», dijo Igarashi.

«En el futuro, nos gustaría desarrollar el control automático de los ojos robóticos conectados a la IA autónoma en lugar de controlarlos manualmente, lo que podría adaptarse a diferentes situaciones».

LOS COCHES AUTÓNOMOS ‘VEN’ UTILIZANDO LIDAR, CÁMARAS Y RADAR

Los automóviles autónomos a menudo usan una combinación de cámaras bidimensionales normales y unidades ‘LiDAR’ de detección de profundidad para reconocer el mundo que los rodea.

Sin embargo, otros hacen uso de cámaras de luz visible que capturan imágenes de las carreteras y calles.

Están capacitados con una gran cantidad de información y vastas bases de datos de cientos de miles de clips que se procesan utilizando inteligencia artificial para identificar con precisión personas, señales y peligros.

En el escaneo LiDAR (detección y rango de luz), que utiliza Waymo, uno o más láseres envían pulsos cortos que rebotan cuando golpean un obstáculo.

Estos sensores escanean constantemente las áreas circundantes en busca de información, actuando como los ‘ojos’ del automóvil.

Si bien las unidades brindan información de profundidad, su baja resolución dificulta la detección de objetos pequeños y lejanos sin la ayuda de una cámara normal conectada en tiempo real.

En noviembre del año pasado, Apple reveló detalles de su sistema de automóvil sin conductor que utiliza láseres para detectar peatones y ciclistas a distancia.

Los investigadores de Apple dijeron que pudieron obtener «resultados muy alentadores» al detectar peatones y ciclistas solo con datos LiDAR.

También escribieron que pudieron superar otros enfoques para detectar objetos tridimensionales que usan solo LiDAR.

Otros autos sin conductor generalmente se basan en una combinación de cámaras, sensores y láseres.

Un ejemplo son los automóviles autónomos de Volvo que se basan en alrededor de 28 cámaras, sensores y láseres.

Una red de computadoras procesa la información que, junto con el GPS, genera un mapa en tiempo real de objetos en movimiento y estacionarios en el entorno.

Se utilizan doce sensores ultrasónicos alrededor del automóvil para identificar objetos cercanos al vehículo y respaldar la conducción autónoma a bajas velocidades.

Un radar de ondas y una cámara colocados en el parabrisas leen las señales de tráfico y la curvatura de la carretera y pueden detectar objetos en la carretera, como otros usuarios de la carretera.

Cuatro radares detrás de los parachoques delantero y trasero también localizan objetos.

Se utilizan dos radares de largo alcance en el parachoques para detectar los vehículos que se aproximan a gran velocidad por detrás, lo que resulta útil en las autopistas.

Cuatro cámaras, dos en los espejos retrovisores, una en la parrilla y otra en el parachoques trasero, monitorean los objetos en las proximidades del vehículo y las marcas de carril.

Fuente

Publicado por notimundo

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