Así es como el piloto automático de Tesla ve la realidad (y cómo "razona")

El piloto automático de Tesla se cita a menudo como ejemplo cuando se habla de dispositivos autónomos. El sistema, en efecto, es entre los mas completos en circulación y en algunos aspectos los más avanzados, aunque hay algunos aspectos a mejorar, incluso a la luz de la grandes saltos por delante de los competidores.

La tecnología en el campo es tan compleja que "desde afuera" ni siquiera ha sido posible todavía descifrar todas las funciones que tiene. En el pasado hemos analizado como funciona pero ahora un video muestra lo que "ve" l'Piloto automático.

Una fiel interpretación del original.

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En qué se basa el piloto automático

Si bien todavía hay muchos secretos, hay muchas cosas que se saben sobre el piloto automático. El sistema se basa en una red neuronal (una especie de cerebro artificial) que a su vez consta de 48 redes diferentes con funciones específicas.

Cada uno de ellos analiza hasta 1.000 entradas proviene del entorno circundante y no 2.300 veces por segundo.

• Análisis de 1.000 variables simultáneamente
• Tasa de recopilación de datos de 2.300 veces por segundo

Para recopilar la información, el Autopilot aprovecha el trabajo conjunto de un radar frontal, 8 cámaras, un sonar 360° y GPS. Cada uno de estos dispositivos está destinado a una tarea específica.

Con el radar, por ejemplo, que lee hasta 160 metros, incluso en niebla o polvo, con cámaras que tienen diferentes rangos, incluyendo entre 250 y 60 metros y un sonar que monitorea los alrededores del auto envolviéndolo en una especie de esfera de radio de 8 metros. Finalmente, el GPS trabaja precisamente sobre la geolocalización del vehículo, estableciendo su posición con respecto a la carretera.

• radar 1
• 4 cámaras frontales
• 4 cámaras laterales
• 1 sonda
• 1 Gps

Todo pasa por el ASIC

Todos los datos recopilados por las cámaras y otros sensores de seguimiento son procesado por un procesador llamado ASIC (acrónimo de Application Specific Integrated Circuit) que es capaz de procesar información y reconstruir la forma, el tamaño y la disposición en el espacio de todos los objetos detectados.

En última instancia, esta información se utiliza para dar al coche indicaciones de cómo ajustar la velocidad, cómo actuar sobre la dirección y los frenos y cómo intervenir en caso de riesgo de accidente.