Sensor vial de bajo consumo mejora la visión de autos autónomos en puntos ciegos.
EyeDAR, sensor de infraestructura urbana para mejorar la seguridad vial de vehículos autónomos (Crédito: Foto de Jared Jones/Rice University)
La utilización de vehículos autónomos es una realidad que avanza sin pausa en diferentes ciudades alrededor del mundo, sea con aplicaciones comerciales (como el caso de áreas de Phoenix, San Francisco, Los Ángeles, Austin y Atlanta, en Estados Unidos), o con pruebas piloto y transporte autónomo activo (como en zonas de Tokio, Londres, Oslo y San Sebastián). Pero la movilidad autónoma todavía enfrenta un problema clave: los puntos ciegos. Un peatón que aparece detrás de una camioneta, una bicicleta que se acerca desde un ángulo complicado o un auto oculto en una esquina, pueden transformarse en desafíos difíciles incluso para los sistemas más modernos.
Con ese objetivo en mente, investigadores de la Rice University en Houston, Texas desarrollaron EyeDAR, un pequeño sensor de radar de bajo consumo que busca complementar un “par extra de ojos” para los autos autónomos.
La universidad estadounidense presentó oficialmente el avance en marzo de 2026, con un proyecto liderado por Kun Woo Cho junto a Yaxiong Xie y Ashutosh Sabharwal. El trabajo científico, titulado "EyeDAR: una etiqueta de microondas de baja potencia que detecta y comunica nubes de puntos 3D para mejorar la percepción del radar", fue presentado además en HotMobile.
Los autores del proyecto, Ashutosh Sabharwal y Kun Woo Cho, junto al dispositivo tecnológico (Crédito: Foto de Jared Jones/Rice University)
Radar pensado para la infraestructura urbana
A diferencia de los sensores instalados dentro del vehículo, EyeDAR fue diseñado para formar parte de la infraestructura de las ciudades. La idea es colocar estos dispositivos en postes de luz, semáforos o intersecciones estratégicas para complementar la información capturada por cámaras, LiDAR y radares propios de los vehículos autónomos. El sensor tiene el tamaño aproximado de una naranja, consume poca energía y puede detectar información que muchas veces queda fuera del alcance de los sistemas tradicionales.
“Los actuales sistemas de sensores automotrices, como las cámaras y el LiDAR, tienen dificultades con poca visibilidad, como la que se produce debido a la lluvia, niebla o condiciones de poca luz”, explica Cho en una nota periodística publicada por la mencionada universidad, remarcando que los sensores ópticos en esos escenarios suelen perder precisión. Este radar, en cambio, mantiene un rendimiento mucho más estable y justamente en ese aspecto donde la innovación tecnológica introduce una solución interesante: al estar ubicado fuera del vehículo, puede captar señales reflejadas que normalmente se pierden, y devolver esa información al automóvil.
Diseño bioinspirado El sistema utiliza una lente especial impresa en 3D que funciona de manera similar al cristalino del ojo humano. Esa lente concentra las señales de radar provenientes de distintas direcciones hacia un punto específico, mientras una matriz de antenas ubicada detrás actúa como una especie de retina electrónica.
Gracias a este enfoque, el sensor puede identificar direcciones muchísimo más rápido que los radares tradicionales. Según las pruebas realizadas por el equipo de investigación, EyeDAR logró resolver direcciones hasta 200 veces más rápido que los diseños convencionales, reduciendo además el consumo energético y la necesidad de procesamiento complejo. En otras palabras, gran parte del “trabajo de cálculo” ocurre directamente en la estructura física del dispositivo y no solamente en software.
Otro aspecto destacado del dispositivo es que no solo detecta información sino que también puede comunicarla. En lugar de emitir nuevas señales constantemente, el sensor alterna entre absorber y reflejar ondas de radar para enviar datos interpretables como secuencias binarias de 0 y 1. Los investigadores comparan este mecanismo con una especie de código Morse aplicado al radar. Esta combinación de detección y comunicación dentro de un dispositivo compacto y económico podría facilitar el despliegue masivo de sensores en entornos urbanos densos.
EyeDAR, sensor con diseño bioinspirado que identifica direcciones más rápido que un radar tradicional. (Crédito: Foto de Jared Jones/Rice University)
Más allá de los autos autónomos
Aunque el foco inicial del uso está puesto en la conducción autónoma, las aplicaciones potenciales son mucho más amplias. Los investigadores creen que EyeDAR también podría integrarse en robots, drones e incluso, dispositivos vestibles o wearables. Además, redes completas de estos sensores podrían compartir información entre sí para ampliar todavía más el alcance de percepción.
El proyecto también pone sobre la mesa una idea cada vez más relevante en el mundo tecnológico: la combinación entre inteligencia artificial y hardware inteligente. Para los investigadores el futuro no dependerá únicamente del software, sino también de diseños físicos capaces de procesar información de manera eficiente desde el propio dispositivo.
En un escenario donde los vehículos autónomos comienzan a ocupar más espacio en las calles, tecnologías como ésta podrían convertirse en una pieza clave para hacer que esos sistemas sean más seguros, rápidos y confiables.
Conocé más detalles de este innovador dispositivo en el siguiente video (activa el subtítulo automático):
