21 octubre, 2020

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El Nuevo Software Aumenta La Seguridad De Los Vehículos Autónomos En Situaciones De Tráfico

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http://sistemasgeniales.com/aiot/el-nuevo-software-aumenta-la-seguridad-de-los-vehiculos-autonomos-en-situaciones-de-trafico/

Smart car, self-driving mode vehicle with Radar signal system and and wireless communication, Autonomous car

Fuente: unit.AI post

GESTIONDECOMUNIDAD.COM. MUNICH – La Universidad Técnica de Munich (TUM) ha desarrollado un nuevo software que mejorará la seguridad de los vehículos autónomos cuando se enfrenten al tráfico rodado. El software puede hacer predicciones sobre la situación del tráfico y funciona extremadamente rápido, haciendo predicciones cada milisegundo.

Este software será útil en una situación, por ejemplo, en la que el vehículo autónomo se encuentra con otro vehículo y peatones simultáneamente. Este escenario parece impredecible y los conductores humanos experimentados tendrían que prestar atención a una variedad de factores diferentes.

Smart car, self-driving mode vehicle with Radar signal system and and wireless communication, Autonomous car

La investigación se publicó en Nature Machine Intelligence, titulada “Uso de la verificación en línea para evitar que los vehículos autónomos causen accidentes”.

Garantizar un software seguro

“Este tipo de situaciones presentan un desafío enorme para los vehículos autónomos controlados por programas de computadora”, dijo Matthias Althoff, profesor de Sistemas Ciberfísicos en TUM. “Pero la conducción autónoma solo ganará la aceptación del público en general si puede asegurarse de que los vehículos no pongan en peligro a otros usuarios de la carretera, sin importar cuán confusa sea la situación del tráfico”.

Uno de los principales desafíos que rodean el desarrollo de software para vehículos autónomos es asegurarse de que no provoque accidentes.

El software, que fue desarrollado por un equipo que incluye a Althoff en la Escuela de Robótica e Inteligencia de Máquinas de Munich en TUM, es capaz de analizar y predecir permanentemente los eventos de tráfico mientras está en la carretera.

Funciona registrando y evaluando los datos de los sensores del vehículo cada milisegundo, y el software puede realizar predicciones y cálculos para todos los movimientos posibles para cada participante del tráfico. Esto depende de que los participantes sigan las normas de tráfico y hace que el sistema sea capaz de predecir de tres a seis segundos en el futuro.

Una vez que determina esos segundos futuros, el sistema decide los posibles movimientos del vehículo autónomo, mientras calcula los movimientos de emergencia en caso de una situación de peligro. Debido a este aspecto de emergencia del software, es común que el sistema solo siga rutas que no presentan colisiones previsibles donde se requiere la opción de maniobra de emergencia.

Una vez visto como no práctico

Las razones por las que se tardó tanto en desarrollar un sistema como éste es que tradicionalmente se consideraba que requería mucho tiempo y era menos práctico que otras soluciones. Sin embargo, el equipo de investigadores ahora ha demostrado su eficacia y cómo implementarlo.

Los cálculos se basan en modelos dinámicos simplificados, mientras que el análisis de accesibilidad ayuda a calcular los movimientos de tráfico futuros. Debido a que lleva tanto tiempo calcular todos los usuarios de la carretera y sus características al mismo tiempo, el equipo se centró en modelos simplificados para acelerar el proceso. Estos modelos son matemáticamente factibles y tienen un rango de movimiento mayor que los reales, y permiten explorar un gran número de combinaciones posibles.

Luego, el equipo desarrolló un modelo virtual basado en datos de tráfico reales que se recopilaron durante las pruebas de manejo con un vehículo autónomo, lo que proporcionó un entorno de tráfico real para probar el sistema.

“Utilizando las simulaciones, pudimos establecer que el módulo de seguridad no conduce a ninguna pérdida de rendimiento en términos de comportamiento de conducción, los cálculos predictivos son correctos, se evitan accidentes y, en situaciones de emergencia, el vehículo se lleva de manera demostrable a una caja fuerte detente ”, dijo Althoff.

El nuevo software es solo el último ejemplo de los avances que se están produciendo en el campo de los vehículos autónomos y es una prueba más de la posible eficacia de lo que antes se consideraba soluciones no prácticas.

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