Brasileños ganan desafío internacional de autos autónomos

Un automóvil autónomo programado por investigadores de la Universidad de São Paulo (USP) ganó el concurso internacional Desafío de Conducción Autónoma Car Learning to Act (Carla), patrocinado por compañías líderes en la carrera para desarrollar tecnología para vehículos autónomos con el objetivo de aumentar su seguridad.

A través de la plataforma virtual Car Learning to Act (Carla), los 69 mejores laboratorios de investigación del mundo participaron en una competencia sin precedentes que probó el desempeño de los automóviles en un ambiente de simulación. Se recorrieron más de 6.500 kilómetros durante más de 5.700 horas.

Tres de cuatro

El equipo de la USP logró el mejor desempeño en tres de las cuatro categorías del desafío y ocupó también el segundo lugar en la única categoría que no ganó, con un premio total de US$ 17 mil. “Siempre nos enfocamos en reducir al máximo las infracciones que el vehículo cometía durante el viaje”, explicó Iago Pachêco, estudiante de maestría en el Laboratorio de Robótica Móvil del Instituto de Ciencias Matemáticas y Computación (ICMC).

La competencia internacional requería que los vehículos creados por los 211 participantes recorrieran rutas virtuales, enfrentando embotellamientos, lluvia, señales de tránsito, semáforos, autos desprevenidos, peatones desprevenidos y otros eventos imprevistos.

Los equipos tuvieron que programar los vehículos en los laboratorios y enviar los códigos a las computadoras que procesaron la información. La plataforma, a su vez, verificó cómo se había comportado cada vehículo y calculó los puntos. A diferencia de los juegos de rally virtual, no ganó el más rápido, sino el que cometió menos infracciones.

Sensores

Las cuatro categorías del Desafío de Conducción Autónoma Carla se diferenciaban por los tipos de sensores disponibles. En algunas había menos equipos disponibles –solo cámara y GPS–, mientras que en otras era posible capturar datos usando sensores láser, por ejemplo. “En cada categoría, el vehículo debió recorrer varias rutas, y los puntos alcanzados en la categoría se calculaban por el promedio obtenido en cada ruta”, explica Júnior Rodrigues da Silva, estudiante de doctorado en la USP.

Júnior dice que la estructura de automatización del vehículo comienza con la percepción. “Tuvimos que crear algoritmos de percepción que pudieran percibir el mundo de manera muy similar a lo que perciben los humanos”, dijo. El vehículo debe saber, por ejemplo, cuándo la señal está roja o verde, qué tan lejos está del semáforo y del auto por delante, entre otros aspectos del entorno.

Toma de decisiones

El desafío siguiente es trabajar los códigos que permiten la toma de decisiones, “recopilar estas informaciones de la percepción para tomar la mejor decisión”, explicó Junior. El último paso es el control. “Con la información de la toma de decisiones, se ejecuta la capa de control que convertirá este comando en acción. Disminuirá la velocidad del automóvil y lo detendrá”, dijo.

El desempeño de los automóviles en la competencia genera estadísticas que ayudan a identificar el nivel de las investigaciones sobre automatización de vehículos. “Es una plataforma pública a la que todos tienen acceso. Esto nos permite comparar diferentes enfoques de vehículos autónomos. Cada laboratorio tiene un estilo diferente, algoritmos diferentes, de trabajar con vehículos”, explicó Iago Pachêco, estudiante de maestría.

Los investigadores de la USP ahora usarán el conocimiento obtenido en la competencia para aplicarlo a un vehículo real. “Ya tenemos un vehículo que funciona, pero durante la competencia desarrollamos algunos complementos que no están presentes en el vehículo actual. La idea es ponerlos en el vehículo actual y evaluar su desempeño en situaciones reales”, dijo Pachêco.

Ventajas

La reducción de accidentes es una de las motivaciones para invertir en investigación relacionada con la automatización de vehículos. “Los estudios muestran que la razón principal del accidente es algún error humano. En el sistema autónomo, la inteligencia del vehículo puede manejar mejor las situaciones inesperadas y reducir esta fuente de problemas”, señaló Pachêco.

Otras razones son la accesibilidad para personas con dificultades de conducción; la movilidad urbana, ya que los autos hacen un mejor uso de las vías y se reducen los atascos; el mejor aprovechamiento del tiempo; y más eficiencia energética.

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