La tecnología de conducción autónoma de Tesla solía depender tanto de cámaras como de radar, pero abandonó este último y adoptó un nuevo enfoque llamado Tesla Vision.
Los vehículos autónomos emplean varios tipos de sensores, como la tecnología de detección y rango de luz (LiDAR) para medir largas distancias. rangos variables, 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 que llamó Visión Tesla.
Pero, ¿cuáles fueron las razones detrás de la decisión de Tesla de eliminar los sensores de radar y ultrasónicos de sus automóviles y ni siquiera considerar LiDAR o mapas? Exploremos más este tema.
Visión artificial: el plan de Tesla
Tesla ha desarrollado su propio sistema de visión artificial, llamado Tesla Vision, para calcular lo que ve el coche 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.
En lugar de usar LiDAR, el enfoque de Tesla implica entrenar a la computadora para que reconozca e interprete el mundo visual, con el objetivo de lograr capacidades de conducción autónoma. El fabricante dice que puede acelerar drásticamente el proceso de entrenamiento gracias a su uso del aprendizaje automático y su propia red neuronal, que se ejecuta en una supercomputadora llamada Dojo.
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 trabajo de investigación de 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 en un dispositivo LiDAR, uno podría usar algunas cámaras que son mucho más baratas, con un costo de solo $5. Como resultado, cuando Tesla afirma que dicha tecnología puede volverse obsoleta en un futuro cercano, podría estar en lo cierto.
La otra cara de la moneda es que después de eliminar la compatibilidad con el radar, el sistema de piloto automático de Tesla experimentó varias degradaciones de características que tardaron meses en restaurarse. Además, muchos propietarios de Tesla han informado problemas con el sistema sin radar, como eventos frecuentes de "frenado fantasma" en los que el vehículo frena innecesariamente por obstáculos inexistentes.
Aunque muchas empresas consideran que los sensores como LiDAR y el radar son esenciales para una conducción autónoma confiable, Tesla ha elegido la visión por computadora debido a su potencial para un desarrollo más rápido. Si bien LiDAR y el radar pueden detectar obstáculos con gran precisión en la actualidad, las cámaras aún requieren un mayor refinamiento para lograr el mismo nivel de confiabilidad. No obstante, Tesla cree que el enfoque de visión artificial es el camino a seguir.
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.
A pesar de las ventajas potenciales de más sensores, no se puede pasar por alto el costo y la complejidad de integrarlos en un sistema. La decisión de Tesla de disminuir la cantidad de sensores en sus vehículos demuestra el equilibrio entre los beneficios y los inconvenientes de incorporar más sensores.
Verbosidad del código
La verbosidad del código es un problema común en el desarrollo de software, donde la complejidad y la longitud innecesarias pueden dificultar la comprensión y el mantenimiento del código. En el caso de Tesla, el uso de sensores de radar y ultrasónicos aumenta la verbosidad del código, lo que genera demoras e ineficiencias en el procesamiento.
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.
Un aspecto de esta filosofía es la decisión de eliminar los sensores de los vehículos Tesla y no considerar el uso de la tecnología LiDAR. Mientras que algunos competidores confían en los sensores LiDAR para ayudar a sus autos autónomos a ver el mundo que los rodea, Musk ha criticado este enfoque como una tontería. También dijo que cualquier empresa que confíe en este tipo de tecnología está condenada. Argumenta que LiDAR es demasiado costoso y que cartografiar el mundo y mantenerlo actualizado es demasiado costoso. En cambio, Tesla se enfoca en sistemas basados en visión, que él cree que son más efectivos y rentables.
Según Musk, las carreteras están diseñadas para ser interpretadas con visión, y la tecnología de Tesla está optimizada para depender de cámaras y otros sensores basados en visión para navegar por el mundo. Esto también significa que los vehículos que solo tienen cámaras también podrán adaptarse a las nuevas condiciones de la carretera mejor que los sistemas que requieren extensos conjuntos de datos premapeados para funcionar.
Sin embargo, hablando con ElectrekMusk dijo que no está dispuesto a usar el radar, pero cree que la calidad actual del radar no está a la altura. "Un radar de muy alta resolución sería mejor que [Tesla Vision], pero tal radar no existe", dijo. "Quiero decir, Vision con radar de alta resolución sería mejor que Vision pura". A medida que la tecnología mejore y el precio baje, es posible que veamos el radar reintegrado en los autos de Tesla.
¿Se van a eliminar gradualmente los sensores?
en un Forbes entrevista 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. Tesla todavía tiene mucho trabajo por delante si alguna vez quiere crear vehículos que se conduzcan completamente solos sin intervención del conductor.