HoloRadar: la innovadora tecnología que permite a los autos autónomos detectar personas y objetos ocultos tras paredes

Un reciente accidente en Santa Mónica, California puso una vez más en el centro del debate la capacidad de los autos autónomos para responder a situaciones imprevistas. Un vehículo de Waymo, operando de manera autónoma, impactó a un niño que apareció de forma repentina desde detrás de un auto estacionado. Según la compañía, el vehículo circulaba a 17 millas por hora (27 kilómetros por hora) y el menor no resultó gravemente herido.

El incidente, aunque sin consecuencias fatales, ilustra uno de los desafíos más complejos para la conducción autónoma: detectar y anticipar peligros que surgen fuera del campo de visión directa de los sensores.

A pesar de los avances logrados en la industria, los sistemas actuales basados en LiDAR, cámaras y radares aún enfrentan limitaciones al momento de identificar objetos o personas que se encuentran ocultos tras obstáculos, ya sean vehículos, paredes o esquinas. Ni la combinación más sofisticada de estos sensores logra ofrecer una percepción integral del entorno si la amenaza potencial no está directamente expuesta a sus líneas de lectura.

Los desarrolladores de tecnología autónoma reconocen que este es uno de los factores que más restringen la confianza pública y la eficacia en escenarios urbanos, donde las situaciones imprevistas son moneda corriente.

En busca de alternativas que permitan superar este obstáculo, diversos equipos de investigación han explorado rutas tecnológicas diferentes. Entre ellos destacan los trabajos realizados en el MIT y la Universidad de Stony Brook, que intentaron abordar el mismo problema utilizando cámaras y sensores LiDAR para inferir la presencia de objetos ocultos mediante la detección de sombras sutiles o rastros de luz.

Estos enfoques han demostrado ser útiles bajo ciertas condiciones, pero dependen de señales ópticas indirectas y, por lo tanto, pueden verse afectados por factores ambientales como la iluminación.

Con la intención de ir más allá de dichas limitaciones, un equipo de ingenieros de la Universidad de Pensilvania desarrolló el sistema HoloRadar. Esta nueva tecnología utiliza ondas de radio para detectar la presencia de personas y objetos que se encuentran fuera de la vista directa, incluso si están detrás de paredes.

El nombre del sistema remite a su capacidad para “ver” más allá de los límites físicos que detendrían a sensores tradicionales. La propuesta fue concebida como una herramienta específicamente diseñada para contextos urbanos, donde las esquinas y los obstáculos fijos abundan.

Las primeras pruebas de HoloRadar se realizaron en el propio campus universitario. El equipo instaló el sistema en un robot móvil y lo hizo recorrer los pasillos de un edificio académico.

Durante estas pruebas, el sistema detectó de manera consistente a personas situadas detrás de paredes y en esquinas, validando así su funcionamiento en escenarios reales. El robot fue enviado a cruzar tres esquinas distintas y, en todas ellas, logró identificar tanto objetos como investigadores ocultos, mostrando resultados positivos.

La clave tecnológica de HoloRadar radica en el uso de ondas de radio, que a diferencia de la luz utilizada por el LiDAR, pueden rebotar en superficies y atravesar paredes delgadas. Este principio permite que el sistema recoja señales reflejadas y, a partir de ellas, infiera la existencia y ubicación de cuerpos fuera de la línea de visión directa.

Para procesar la enorme cantidad de datos generados por los rebotes de las ondas, los investigadores desarrollaron un modelo de inteligencia artificial de dos partes. El primer módulo filtra la información innecesaria y formula suposiciones basadas en los patrones de rebote, mientras que el segundo reconstruye un modelo tridimensional del entorno oculto, generando así una representación visual de lo que hay detrás del obstáculo.

Este enfoque ofrece ventajas notables sobre los sistemas basados en luz. Dado que las ondas de radio no dependen de la iluminación ambiental, HoloRadar puede operar en total oscuridad y no resulta afectado por condiciones como el deslumbramiento provocado por la luz solar o los faros de otros vehículos.

Esta capacidad amplía el rango de escenarios en los que un vehículo autónomo puede tomar decisiones informadas y seguras, incluso cuando los sensores tradicionales no logran captar amenazas ocultas.

No obstante, los desarrolladores de HoloRadar aclaran que la tecnología no pretende reemplazar los sensores actualmente presentes en vehículos y robots autónomos. Su objetivo es complementarlos, agregando una capa adicional de percepción que resulta vital en situaciones donde los sensores tradicionales se ven superados por obstáculos físicos. Esta integración busca potenciar la seguridad y la fiabilidad de la conducción autónoma, especialmente en entornos urbanos complejos.

La proliferación de autos autónomos y la aparición de incidentes como el ocurrido en Santa Mónica han puesto bajo la lupa los límites y desafíos de la percepción artificial. Mejorar la capacidad de estos sistemas para identificar peligros ocultos no solo responde a una exigencia técnica, sino que también es un paso fundamental para ganar la confianza del público y salvar vidas en las calles.

La evolución de tecnologías como HoloRadar podría marcar un antes y un después en la seguridad y eficacia de la movilidad autónoma.