DISEÑAN UN MÉTODO PARA DETECTAR OBSTÁCULOS EN VEHÍCULOS AUTÓNOMOS AGRÍCOLAS

Un algoritmo diseñado por la Universidad Complutense de Madrid (UCM) es capaz de detectar elementos inesperados en el terreno, con una tasa de éxito del 93%. La herramienta se ha probado con vídeos grabados en campos de maíz y bajo diferentes condiciones de iluminación y crecimiento de las plantas.
Según informó la UCM, para detectar obstáculos se han estudiado las propiedades de color y textura en las imágenes. Cuando un obstáculo se detectaba, el siguiente paso era determinar si el objeto se encontraba estático (como árboles, tuberías o postes) o en movimiento (personas caminando o tractores).
La detección de objetos en el área de cultivo permite anticipar y prevenir colisiones, evitando así posibles daños, según revela el estudio, publicado en 'Applied Soft Computing'.
“El método no requiere de ningún proceso de aprendizaje; es su principal ventaja”, destaca Yerania Campos, investigadora del departamento de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial de la UCM y autora principal del trabajo. Esta herramienta, que se probó en 110 vídeos capturados en escenarios reales, se utilizará con pruebas en tiempo real.
A día de hoy existen diferentes técnicas para detectar obstáculos en vehículos autónomos con tasas de detección superiores al 96%. Sin embargo, de momento no es posible garantizar al 100% que no ocurra un impacto, ya que “existen factores externos al sistema que son difíciles de controlar", indica Campos, al tiempo que admite que, "por ejemplo, no es posible predecir las acciones de una persona o de los animales dentro y fuera del área de cultivo”.