Detección y nivel de luz.
En otras palabras, la detección y medición de la luz se refiere a uno de los aspectos fundamentales de la tecnología Lidar. Este sistema innovador utiliza impulsos de luz para mapear el entorno, permitiendo la identificación de cada rincón de un espacio cerrado o abierto casi en tiempo real. Al hacerlo, Lidar facilita la creación de representaciones tridimensionales con una precisión notable, lo que abre la puerta a múltiples aplicaciones en campos como la navegación, la automoción y la robótica.
Para comprender adecuadamente el funcionamiento de un sistema Lidar, recomiendo ver el video de Mark Rober, en el que realiza comparaciones entre un coche que incorpora esta tecnología y su Tesla, que se basa únicamente en cámaras para identificar los obstáculos en su trayectoria. Este análisis práctico ayuda a visualizar las capacidades y limitaciones de ambos enfoques.
A pesar de la controversia generada en torno a las pruebas expuestas por Rober, el video ilustra claramente por qué Lidar se considera un sistema sumamente efectivo. En términos simples, esta tecnología se apoya en la velocidad de la luz para emitir pulsos infrarrojos. Cuando estos pulsos se reflejan en un objeto, el Lidar calcula la distancia a la que se encuentra dicho objeto a partir del tiempo que tarda el pulso en regresar al sensor.
Dado que los impulsos de luz son extremadamente breves y se aprovecha la increíble velocidad a la que viaja la luz, los sistemas Lidar pueden mapear el entorno casi en tiempo real, lo que les confiere una ventaja significativa en situaciones que requieren una respuesta rápida.
Recientemente, tras la publicación del video de Mark Rober, se ha reavivado el debate sobre la efectividad de los sistemas Lidar en comparación con aquellos que dependen exclusivamente de cámaras y la inteligencia artificial para la detección de obstáculos. Esta controversia se intensificó cuando se realizaron pruebas que implicaban enfrentar un Tesla contra una pared en un entorno controlado para analizar su rendimiento.
Rober y otros defensores de las cámaras argumentan que apuestan todo por el uso de cámaras para gestionar sus sistemas de asistencia a la conducción e incluso para lograr una navegación completamente autónoma con tecnologías como los taxis robotizados que se prevé implementar en el futuro próximo.
En paralelo, el mundo de los robots aspiradores también enfrenta un período de incertidumbre. En particular, iRobot, que ha liderado el mercado durante años, ha reportado pérdidas significativas y ha perdido cuota de mercado frente a fabricantes chinos emergentes.
El secreto detrás del éxito de estas nuevas marcas radica en su preferencia por utilizar Lidar en lugar de depender únicamente de cámaras para la navegación.
¿Qué puedes aprender de una aspiradora?
«Estamos enfrentando dudas fundamentales,» expresaron los propietarios de iRobot cuando se les preguntó sobre su futuro. Mi socio Javier Pastor había comentado, cuando Amazon intentó adquirir iRobot en 2022, que la compañía tenía un valor que rondaba los $1.2 mil millones, pero en el tercer trimestre de 2024, esa cifra había caído a unos $200 millones.
A pesar de que iRobot había conseguido reducir sus pérdidas en un 52% en 2024, la situación seguía siendo crítica. De hecho, la compañía reportó pérdidas de más de $145 millones durante ese año. Este panorama sombrío coincidió con la aparición de productos nuevos introducidos por fabricantes chinos, que utilizaron tecnología Lidar para ofrecer un mejor desempeño y características a precios más competitivos.
Todo esto se desarrolla en un contexto complicado: los consumidores han reducido significativamente sus gastos post-pandemia en productos de tecnología para el hogar, incluyendo robots aspiradores. Este escenario ha permitido a los competidores avasallar el mercado al lanzar modelos nuevos y más eficientes al tiempo que iRobot luchaba por adaptarse a este cambiante entorno económico.
El uso de Lidar se ha convertido en una ventaja decisiva para muchas aspiradoras robóticas; permite un reconocimiento más efectivo de obstáculos y un mapeo más preciso del espacio, resultando en un rendimiento de limpieza superior. Esta tecnología es especialmente efectiva cuando se combina con cámaras y sistemas de inteligencia artificial, que pueden detectar obstáculos más pequeños que, de otro modo, podrían ser pasados por alto.
En los últimos años, la tendencia en el mercado de limpieza doméstica ha sido integrar este tipo de tecnología con un enfoque en precios más accesibles, lo que ha favorecido la venta de aspiradoras robóticas chinas, las cuales han amenazado la participación de mercado de iRobot, que había logrado acumular más del 60% en el ámbito de hogares inteligentes.
Una analogía clara se puede establecer entre el mercado de aspiradoras y el sector automotriz eléctrico. Los fabricantes de automóviles que integran sensores Lidar en sus vehículos han conseguido ofrecer productos que compiten en calidad y precio con los vehículos europeos de marcas reconocidas, incluidas aquellas de Elon Musk. Un buen ejemplo de esto es el Xiaomi SU7, que ha ganado una notable recepción en el mercado.
Tesla, sin embargo, ha sostenido que no considera necesario el uso de Lidar para optimizar sus sistemas de conducción autónoma. Estudios recientes indican que, al igual que los robots aspiradores, el rendimiento es significativamente mejor cuando se combinan ambas tecnologías, Lidar y cámaras, para obtener un enfoque más equilibrado y eficaz en la conducción autónoma.
En el contexto de los vehículos de Xiaomi, se ha visto en varios videos cómo su sistema de navegación autónomo demuestra un rendimiento extraordinario, con capacidades de conducción que emulan el comportamiento humano. Esto es posible gracias a que el Lidar es más eficiente en la medición de distancias y no se ve tan afectado por condiciones de luz adversas. Esto reduce el riesgo de errores que pueden producirse con las cámaras, como es el caso de los «frenos fantasma» en situaciones inesperadas. Al menos no a propósito.
En resumen, Tesla parece no estar dispuesta a diversificar su enfoque e incorporar un sistema “toda cámara” para reducir costos. Aunque esta estrategia ha funcionado hasta ahora, todavía queda por demostrar su efectividad a largo plazo. El mercado de los automóviles eléctricos está en constante evolución, especialmente en China, donde las marcas locales representan una fuerte competencia y Tesla enfrenta un reto considerable para mantener su liderazgo, lo que podría llevar a un giro importante en su estrategia para 2025.
Foto | Tesla e iRobot
En | «Es como vivir millones de vidas»: Tesla confía en sus propios conductores para conducir y cruzar, mientras que Waymo continúa desarrollando su propio enfoque en la conducción autónoma.
