El mejor GPS
Un GPS que nunca falla
Según un artículo publicado el 30 de noviembre de 2006 en Technology Review, un avance en el proceso de visión proporciona un modo extremadamente preciso para completar los huecos en la disponibilidad del sistema de Posicionamiento Global (GPS).
Al conducir por una calle de Manhattan, el sistema de navegación del vehículo estará continuamente conectando y quedando fuera de servicio debido a que los edificios y otras construcciones bloquean las señales del satélite GPS utilizadas por estos sistemas de navegación y otras tecnologías. GPS tampoco funciona bien en interiores, dentro de túneles y sistemas de paso subterráneo, o en cuevas.
Sin embargo, en un estudio reciente que todavía no se ha publicado, investigadores de Sarnoff, en Princeton (Nueva Jersey), afirman que la tecnología de su prototipo, que utiliza un proceso avanzado de imágenes de vídeo estéreo para rellenar los huecos del GPS, puede mantener la precisión de localización dentro de un metro después de llevar medio kilómetro moviéndose en entornos en los que falla el GPS.
Una resolución de este tipo es un gran avance en el campo, pues proporciona una precisión similar a la del GPS en distancias necesarias para cubrir los fallos de servicio intermitentes que se puede encontrar durante la conducción en ciudad o en combates en zonas urbanas. "Nadie ha conseguido una precisión como esta", afirma Rakesh Kumar, científico informático de Sarnoff.
El enfoque utiliza cuatro cámaras diminutas, que se pueden fijar en el casco de un soldado o el parachoques de un coche. Dos cámaras apuntan hacia adelante y dos hacia atrás. Cuando la señal del GPS falla, la tecnología calcula la localización en 3D a partir de los objetos que pasan por su campo de visión 2D a medida que se mueven las cámaras.
Primero, deduce la distancia recorrida a partir del “movimiento” de una serie de objetos fijos con respecto a la imagen de la cámara. Luego, añade estos pequeños movimientos para calcular la distancia total. Sin embargo, dado esta adición puede introducir errores en el tiempo (“drift”), el software identifica puntos de referencia y busca los mismos puntos en los siguientes frames para corregir este problema. Es lo que se conoce como “odometría visual”. Finalmente, la tecnología distingue qué objetos se están moviendo y los filtra para evitar que interfieran en los cálculos.
Aunque la idea general se ha intentado materializar durante años, Sarnoff no ha logrado obtener una precisión de un metro hasta hace tres meses, afirma Kumar.
Según él, esa tecnología permitirá también a los usuarios –ya sean soldados, robots o conductores– dibujar mapas precisos de los lugares en los que han estado e incluso comunicarse con otro para elaborar una imagen común de sus respectivas localizaciones.
La tecnología, financiada por la Office of Naval Research (ONR), ya está siendo probada por unidades militares para su uso en combate urbano. Según Kumar, el siguiente paso será intentar desarrollar una versión que sirva para la industria de la automoción.
Fuente: Technology Review
Temas relacionados con el mejor GPS:
Según un artículo publicado el 30 de noviembre de 2006 en Technology Review, un avance en el proceso de visión proporciona un modo extremadamente preciso para completar los huecos en la disponibilidad del sistema de Posicionamiento Global (GPS).
Al conducir por una calle de Manhattan, el sistema de navegación del vehículo estará continuamente conectando y quedando fuera de servicio debido a que los edificios y otras construcciones bloquean las señales del satélite GPS utilizadas por estos sistemas de navegación y otras tecnologías. GPS tampoco funciona bien en interiores, dentro de túneles y sistemas de paso subterráneo, o en cuevas.
Sin embargo, en un estudio reciente que todavía no se ha publicado, investigadores de Sarnoff, en Princeton (Nueva Jersey), afirman que la tecnología de su prototipo, que utiliza un proceso avanzado de imágenes de vídeo estéreo para rellenar los huecos del GPS, puede mantener la precisión de localización dentro de un metro después de llevar medio kilómetro moviéndose en entornos en los que falla el GPS.
Una resolución de este tipo es un gran avance en el campo, pues proporciona una precisión similar a la del GPS en distancias necesarias para cubrir los fallos de servicio intermitentes que se puede encontrar durante la conducción en ciudad o en combates en zonas urbanas. "Nadie ha conseguido una precisión como esta", afirma Rakesh Kumar, científico informático de Sarnoff.
El enfoque utiliza cuatro cámaras diminutas, que se pueden fijar en el casco de un soldado o el parachoques de un coche. Dos cámaras apuntan hacia adelante y dos hacia atrás. Cuando la señal del GPS falla, la tecnología calcula la localización en 3D a partir de los objetos que pasan por su campo de visión 2D a medida que se mueven las cámaras.
Primero, deduce la distancia recorrida a partir del “movimiento” de una serie de objetos fijos con respecto a la imagen de la cámara. Luego, añade estos pequeños movimientos para calcular la distancia total. Sin embargo, dado esta adición puede introducir errores en el tiempo (“drift”), el software identifica puntos de referencia y busca los mismos puntos en los siguientes frames para corregir este problema. Es lo que se conoce como “odometría visual”. Finalmente, la tecnología distingue qué objetos se están moviendo y los filtra para evitar que interfieran en los cálculos.
Aunque la idea general se ha intentado materializar durante años, Sarnoff no ha logrado obtener una precisión de un metro hasta hace tres meses, afirma Kumar.
Según él, esa tecnología permitirá también a los usuarios –ya sean soldados, robots o conductores– dibujar mapas precisos de los lugares en los que han estado e incluso comunicarse con otro para elaborar una imagen común de sus respectivas localizaciones.
La tecnología, financiada por la Office of Naval Research (ONR), ya está siendo probada por unidades militares para su uso en combate urbano. Según Kumar, el siguiente paso será intentar desarrollar una versión que sirva para la industria de la automoción.
Fuente: Technology Review
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