La cámara infrarroja de TriEye ayuda a los automóviles autónomos a ver a través de la neblina

La startup israelí TriEye cree que puede acercar los automóviles a la conducción autónoma con una cámara infrarroja de onda corta, o SWIR, como parte del arsenal de sensores del automóvil. Una cámara SWIR puede ver mejor que las cámaras ópticas tradicionales cuando hay lluvia, niebla, polvo o humo.

TriEye’s El avance no es la invención de las cámaras con tecnología SWIR, existen en la actualidad, sino la reducción del costo potencial en '1,000x', según la compañía. TriEye dice que las cámaras SWIR de menor resolución pueden costar $ 20,000, lo que significa que TriEye cree que una cámara, o al menos su sensor, se puede vender por $ 20. (Nuestra estimación). Eso está en línea con el costo inferior a $ 100 del radar y los módulos lidar fijos (no giratorios). TriEye dice que tendrá cámaras en funcionamiento, llamadas Raven, listas para probar este año.



Diagrama de despiece de TriEye. TriEye utiliza un sensor CMOS en lugar de InGaAs.



La compañía fue formada en 2017 por investigadores de la Universidad Hebrea. Las tecnologías infrarrojas de onda corta ya tienen algo de tracción en aplicaciones de alto valor, a menudo relacionadas con la defensa, que utilizan InGaAs o arseniuro de galio indio. Esa es una aleación hecha de arseniuro de indio (InAs), arseniuro de galio (GaAs), fosfuro de indio (InP) y fosfuro de galio (GaP). Pero es costoso. Es difícil fabricar un automóvil autónomo o asistido para el mercado masivo si la pequeña cámara en el parabrisas cuesta tanto como un Corolla.

Primer plano del prototipo de cámara TriEye Raven. Nota inscripción en la moneda



Las cámaras SWIR funcionan en el espectro de longitud de onda de 1.0-1.9um (micrómetros) donde las cámaras ópticas tradicionales operan a 0.4-0.75um. TriEye dice que su gran avance, el que hace que el infrarrojo de onda corta sea comercialmente viable, es la adaptación de la tecnología SWIR para utilizar CMOS (semiconductor complementario de óxido de metal), tecnología mucho más barata.

La cámara TriEye Raven se ofrecería inicialmente con una resolución de 1280 x 960, tendría un campo de visión de 17 x 12 grados o 46 x 34 grados en una relación de aspecto de 4: 3 y una velocidad de fotogramas de 30 fps. Incluyendo la lente, la cámara mide 3 x 3 x 2,5 cm o 1,2 x 1,2 x 1,0 pulgadas.



TriEye se enfocará tanto en los autos autónomos como en los autos de hoy con sistemas avanzados de asistencia al conductor, o tecnología ADAS: control de crucero adaptativo, asistencia de centrado de carril y detección de punto ciego. En los automóviles que saldrán en los próximos años, una cámara TriEye podría distinguir mejor los marcadores del pavimento para mantener el automóvil centrado en su carril, un requisito de Nivel 2 y mayor autonomía, así como para distinguir personas y animales en o cerca de la calzada. TriEye dice que su sensor también mejora la detección de imágenes con poca luz.

TriEye dice que el radar y el lidar, incluso trabajando juntos, tienen problemas para detectar e identificar objetos en la carretera en condiciones de visibilidad turbia, mientras que TriEye SWIR CMOS puede ver objetos en situaciones de mala visibilidad. Cuánto y qué tan bien esperará la prueba del mundo real.

TriEye no es el único que busca nuevas herramientas para la conducción autónoma. Para establecer la ubicación exacta de un automóvil en la calzada, el MIT-spinoff WaveSense propone utilizar un radar de penetración terrestre para crear un mapa exacto. Los tipos de suelo y roca, cavidades y tuberías de servicios públicos crean una imagen única que puede ubicar el automóvil a unas pocas pulgadas. WaveSense requeriría mapeo inicial (y mapeo de actualización); los coches llevarían los datos del mapa y tendrían sus propios radares orientados hacia abajo. La tecnología WaveSense necesitaría trabajar con otras tecnologías para identificar otros automóviles, carriles bloqueados, peatones y animales.

TriEye ha recaudado más de $ 22 millones en fondos, no mucho para los estándares de Amazon-Apple-Microsoft, pero lo suficiente para desarrollar prototipos para mostrar a los fabricantes de automóviles y proveedores este año. La gran victoria fue una gran inversión realizada en agosto de 2019 por Porsche Investment, tanto por el dinero como por el nombre de la compañía de autos deportivos más conocida del mundo. Intel Capital proporcionó la financiación inicial; Grove Ventures y el empresario israelí Marius Nacht también fueron los primeros inversores. La inversión de Porsche no significa que la cámara esté restringida a los Porsche.

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