{"id":21471,"date":"2023-02-21T12:19:45","date_gmt":"2023-02-21T12:19:45","guid":{"rendered":"https:\/\/cit.upc.edu\/?post_type=portfolio&p=21471"},"modified":"2023-07-13T09:48:39","modified_gmt":"2023-07-13T09:48:39","slug":"deep-learning-y-fusion-de-datos-multimodal-para-que-el-coche-autonomo-pueda-ver-a-traves-de-la-niebla","status":"publish","type":"portfolio","link":"https:\/\/cit.upc.edu\/es\/portfolio-item\/deep-learning-y-fusion-de-datos-multimodal-para-que-el-coche-autonomo-pueda-ver-a-traves-de-la-niebla\/","title":{"rendered":"Deep Learning y fusi\u00f3n de datos multimodal para que el coche aut\u00f3nomo pueda ver a trav\u00e9s de la niebla"},"content":{"rendered":"\n

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Los veh\u00edculos aut\u00f3nomos son una realidad a la que nos acercamos despacio, pero de manera inexorable. El Centro de Desarrollo de Sensores y Sistemas (CD6) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) ha desarrollado tecnolog\u00edas para este tipo de veh\u00edculos, que mejoran la seguridad en los desplazamientos. En este sentido, para cubrir las necesidades de percepci\u00f3n del entorno a largo alcance, se requiere el desarrollo de un conjunto muy completo de sensores, entre los cuales se incluyen c\u00e1maras, LIDAR (Light Detection And Ranging) y radar.\r
Si bien la soluci\u00f3n en cuanto al hardware es conocida (requiere combinar diferentes sensores como c\u00e1maras de diferentes tipos, para compensar los diferentes modos de fallo de cada uno), hace falta todav\u00eda mucho trabajo para mejorar en cuanto a la percepci\u00f3n que puede ofrecer el software. La forma en la que se fusionan los datos, o la exactitud con que se perciben peatones o amenazas a largas distancias, son todav\u00eda campos de trabajo de gran recorrido hasta llegar a una soluci\u00f3n definitiva. Con este proyecto se mejorar\u00e1n los aspectos de percepci\u00f3n y fusi\u00f3n de los sensores de imagen, radar y nubes de puntos de alta densidad, lo cual permitir\u00e1 mejorar la percepci\u00f3n de los veh\u00edculos en entornos hostiles, como niebla o humo, e incluso arena o smog.
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Resultados<\/h4>\r
En el marco del proyecto, se ha desarrollado una soluci\u00f3n software para la detecci\u00f3n en medios dispersivos, que integra c\u00e1mara, LIDAR y radar, a trav\u00e9s de la generaci\u00f3n de datasets y algoritmos de deep learning. En concreto, se han desarrollado algoritmos de fusi\u00f3n de sensores que permiten integrar el procesamiento de im\u00e1genes en tiempo real de diferentes sensores de imagen, datos de radar y LIDAR respectivamente. Este enfoque con m\u00faltiples sensores cubre los diferentes modos de quiebra de los sensores y, por tanto, proporciona un entorno de trabajo s\u00f3lido en todas las condiciones clim\u00e1ticas. El paso siguiente ser\u00e1 incorporar diferentes tipos de c\u00e1maras (RGB, NIR, SWIR, t\u00e9rmicas) de forma que est\u00e9n perfectamente fusionadas con los datos LIDAR a todas las distancias.\r
Este enfoque permite realizar detecciones mucho m\u00e1s seguras en algoritmos de visi\u00f3n por computador basados en inteligencia artificial, eliminando falsas alarmas. Esta tecnolog\u00eda ha sido licenciada y ha dado lugar a una spin-off, quien la ha dado con sublicencia a un TIER1.\r
En el proyecto ha colaborado tambi\u00e9n el Intelligent Data Science and Artificial Intelligence Research Center (IDEAI) de la UPC, a trav\u00e9s del Grupo de Procesamiento de Imagen de la UPC. Este proyecto ha recibido financiaci\u00f3n del programa de investigaci\u00f3n e innovaci\u00f3n Horizonte 2020 de la Uni\u00f3n Europea bajo el acuerdo de subvenci\u00f3n Marie Sk\u0142odowska-Curie No 712949 (TECNIOspring PLUS), as\u00ed como de ACCI\u00d3, la Agencia para la Competitividad de la Empresa de la Generalitat de Catalu\u00f1a.
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Tecnolog\u00eda<\/h5>\r
TIC<\/a>\r
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Els vehicles aut\u00f2noms s\u00f3n una realitat a la qual ens acostem a poc a poc, per\u00f2 de manera inexorable. El Centre de Desenvolupament de Sensors i Sistemes (CD6) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) ha desenvolupat tecnologies per a aquest tipus de vehicles, que milloren la seguretat en els despla\u00e7aments. En aquest sentit, i per cobrir les necessitats de percepci\u00f3 de l\u2019entorn a llarg abast, es requereix el desenvolupament d\u2019un conjunt molt complet de sensors, entre els quals s\u2019inclouen c\u00e0meres, LIDAR (Light Detection And Ranging) i radar. <\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":21472,"menu_order":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"portfolio-types":[348,433,432,76,421,363],"class_list":["post-21471","portfolio","type-portfolio","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","portfolio-types-automocion","portfolio-types-automocion-2","portfolio-types-mobile","portfolio-types-tecnologias-de-las-tic","portfolio-types-tecnologias-de-logistica-y-movilidad","portfolio-types-transporte-y-movilidad"],"yoast_head":"\nDetecci\u00f3n dispersiva para veh\u00edculos aut\u00f3nomos - CIT UPC<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Los veh\u00edculos aut\u00f3nomos son una realidad a la que nos acercamos despacio, pero de manera inexorable. 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