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El nuevo sistema podría permitir que los coches autónomos naveguen de forma segura por carreteras no cartografiadas


Los coches autónomos se basan en conocer su entorno mediante la lectura de mapas. Se ha pensado que estos mapas deben ser súper detallados y que generar y actualizar estos mapas complejos sería uno de los principales obstáculos para desarrollar un futuro autónomo.

Pero Teddy Ort, un estudiante graduado en robótica en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts, tiene una nueva forma de ver los mapas que reduciría radicalmente su complejidad y tamaño. “Los mapas de incluso una ciudad pequeña tienden a ser gigabytes; para escalar a todo el país, necesitaría conexiones increíblemente de alta velocidad y servidores masivos ”, dice Ort.

El mapa global simplificado podría caber en una unidad flash

Ort dice que los mapas que alimentamos a los vehículos autónomos no necesitan ser tan complejos como se pensaba anteriormente.

"Pero para nuestro enfoque, un mapa global podría caber en una unidad flash".

Por ejemplo, es posible que los vehículos autónomos no necesiten toda la información del entorno, como la altura de las aceras y las características de la carretera. En cambio, el sistema GPS de un automóvil autónomo solo necesita un mapa muy minimalista y sus sensores que usaría para navegar hacia un "punto de referencia".

Entonces, en lugar de comprender todo a su alrededor, el sistema navegaría a lo largo de la carretera en una dirección general. Al igual que la forma en que los conductores humanos navegan por una carretera nueva o desconocida.

El MIT ha probado la tecnología, llamada MapLite, en carreteras rurales tranquilas en su estado natal de Massachusetts. El sistema necesitará más pruebas exhaustivas en entornos viales complejos que incluyen múltiples carriles, giros en U y otras reglas sofisticadas de la carretera.

“Pero esto puede funcionar en entornos generales”, dice la Prof. Daniela Rus, quien dirige el laboratorio. "Es un enfoque general para construir sistemas autónomos drive-by-wire que no dependen de densos mapas de características".

La investigación cuenta con el apoyo del Instituto de Investigación de Toyota y el auto de prueba del laboratorio es un Toyota Prius. Hay una gran cantidad de investigación en todo el mundo sobre vehículos autónomos y autónomos.

Cada laboratorio autónomo debe abordar cuestiones de navegación

Cada laboratorio está adoptando un enfoque diferente para la cartografía y la navegación. Algunos laboratorios se han centrado en generar mapas detallados que utilizan relés terrestres para aumentar los datos del GPS. Otros han tratado de alejarse de la dependencia de los datos cartográficos y están utilizando el aprendizaje automático para aplicar las lecciones obtenidas de la experiencia en un camino a los problemas planteados por otro camino.

El MIT dice que están adoptando un enfoque único para el problema al no depender únicamente del aprendizaje automático basado en redes neuronales. "Usamos el aprendizaje automático para encontrar cuál es el camino", dice Ort. “Pero nuestra búsqueda de caminos es todo desde un enfoque basado en modelos. Si no funciona como pensamos, podemos arreglarlo ".

El equipo admite que, aunque están entusiasmados con el progreso hasta ahora, tienen mucho trabajo por hacer. “El principal inconveniente conceptual es la verificación”, dice Ort. “Un mapa detallado significa que alguien lo pasó por encima, realizó una buena cantidad de pruebas y demostró que es seguro, no ha cambiado. Pero si nunca lo ha pasado antes, no es así. Estamos trabajando en cómo verificar la seguridad de conducir en una carretera que nunca antes habíamos visto ".


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