Tesla sigue avanzando en el desarrollo de su tecnología de conducción autónoma con una nueva patente que podría revolucionar la forma en que los vehículos perciben su entorno. La patente US 12,236,689 B2, titulada Estimación de propiedades de objetos utilizando datos visuales de imágenes, ha sido otorgada a la compañía el 25 de febrero de 2025 y describe un sistema basado en inteligencia artificial que permite estimar distancias y velocidades de objetos usando únicamente cámaras.
Este avance supone un paso más en la estrategia de Tesla para eliminar la dependencia de sensores físicos como el radar y el lidar, reduciendo costos y simplificando el mantenimiento de sus vehículos, algo sobre lo que ya apostó con su «Tesla Vision»
Cómo funciona la nueva tecnología de Tesla
El sistema patentado se basa en una red neuronal profunda (probablemente una CNN o convolutional neural network) que analiza imágenes captadas por las cámaras del vehículo. A través de un proceso de aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con imágenes combinadas con datos de sensores de distancia (radar, lidar), de modo que pueda predecir la distancia de los objetos sin necesidad de sensores adicionales.
Componentes clave del sistema
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Procesadores avanzados
- La tecnología utiliza chips específicos para IA que procesan imágenes captadas por las cámaras del coche (delanteras, laterales y traseras).
- La red neuronal analiza objetos como otros vehículos, peatones y señales de tráfico, estimando su distancia y dirección.
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Método de entrenamiento
- Se utilizan grandes volúmenes de datos capturados por vehículos Tesla en circulación.
- Para mejorar la precisión, se emplean secuencias temporales de datos de hasta 30 segundos, lo que permite identificar patrones y corregir posibles errores por oclusión de objetos.
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Eficiencia y reducción de costes
- Una vez entrenado, el sistema es capaz de generar resultados comparables a los sensores físicos, pero sin necesidad de integrarlos en los coches de producción.
- Esto abarata los costes de fabricación y reduce la complejidad del mantenimiento, evitando problemas de calibración que afectan a tecnologías como el lidar.
Aplicaciones y beneficios en la conducción autónoma
El uso de este sistema tiene implicaciones directas en la mejora del Full Self-Driving (FSD) de Tesla, ya que permite al vehículo:
- Identificar y clasificar objetos con alta precisión (vehículos, ciclistas, peatones, señales de tráfico, obstáculos).
- Determinar distancias y velocidades sin sensores adicionales, solo con visión por computadora.
- Optimizar la navegación autónoma, ayudando al coche a tomar decisiones de velocidad, frenado y dirección con menor margen de error.
- Reducir el consumo energético, al no depender de sensores como el radar, que requieren energía adicional.
Este sistema no solo permite mejorar la percepción de los vehículos autónomos de Tesla, sino que también podría hacer viable la futura eliminación de radares en sus coches, alineándose con la estrategia de la compañía de utilizar exclusivamente cámaras y redes neuronales para la conducción autónoma.
Una estrategia alineada con la visión de Tesla
Esta patente refuerza la apuesta de Tesla por la conducción autónoma basada en visión artificial, un enfoque que la compañía ha defendido frente a fabricantes que aún dependen de sensores como lidar. Con esta innovación, Tesla busca hacer su tecnología más escalable y accesible, reduciendo los costos de producción y mejorando la fiabilidad de su software FSD.
A medida que la industria avanza hacia la autonomía total, Tesla continúa diferenciándose con un enfoque basado en inteligencia artificial y machine learning, dejando claro que el futuro de la conducción autónoma podría no necesitar más que unas cámaras y una red neuronal bien entrenada
