La UCM diseña un método que detecta obstáculos en vehículos autónomos agrícolas

Actualizado: martes, 27 septiembre 2016 9:02

MADRID, 27 Sep. (EUROPA PRESS) -

La Universidad Complutense de Madrid (UCM) ha diseñado un método que detecta obstáculos en vehículos autónomos agrícolas, ha informado el centro en un comunicado.

Un algoritmo diseñado por la Complutense es capaz de detectar elementos inesperados en el terreno, con una tasa de éxito del 93 por ciento.

La herramienta se ha probado con vídeos agrícolas grabados en campos de maíz y bajo diferentes condiciones de iluminación y crecimiento de las plantas. Los vídeos se obtuvieron con una cámara montada en un tractor, que es parte de la flota del proyecto RHEA.

"En los vídeos se observan personas, árboles y otros tractores en acción", explica Yerania Campos, investigadora del departamento de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial de la UCM y autora principal del trabajo, en el que participa el Instituto Politécnico Nacional-CIC (México).

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, tal y como revela el estudio, publicado en Applied Soft Computing.

"El método no requiere de ningún proceso de aprendizaje; es su principal ventaja", destaca Campos. La 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 por ciento. Sin embargo, de momento no es posible garantizar al cien por cien que no ocurra un impacto.

"Existen factores externos al sistema que son difíciles de controlar. Por ejemplo, no es posible predecir las acciones de una persona o de los animales dentro y fuera del área de cultivo", admite la investigadora.