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La tecnolog\u00eda de conducci\u00f3n aut\u00f3noma sigue avanzando, con un desarrollo tecnol\u00f3gico y proyectos piloto de numerosas marcas y actores, en diferentes partes del mundo, que los va acercando progresivamente a su implantaci\u00f3n real.<\/p>\n
Los conductores ya pueden disfrutar del germen de estas tecnolog\u00edas con los sistemas avanzados de asistencia a la conducci\u00f3n ADAS, que suponen los primeros pasos hacia una conducci\u00f3n automatizada.<\/p>\n
El sitio Carglass ha convertido en uno de los grandes expertos en los sistemas ADAS y se mantiene al tanto de las investigaciones en conducci\u00f3n aut\u00f3noma, porque algunas de las c\u00e1maras y sensores necesarias para su funcionamiento van instaladas sobre el parabrisas. Cuando se sustituye un parabrisas, hay que desmontar las c\u00e1maras del cristal roto, montarlas en el nuevo y recalibrarlas para asegurar que funcionan con la m\u00e1xima precisi\u00f3n y proporcionan la informaci\u00f3n correcta.<\/p>\n
Una m\u00ednima desviaci\u00f3n puede \u201cenga\u00f1ar\u201d a los sistemas ADAS y provocar un mal c\u00e1lculo de distancias, lo que puede desencadenar una colisi\u00f3n o un atropello. En la era de la conducci\u00f3n aut\u00f3noma, la correcta recalibraci\u00f3n de las c\u00e1maras ser\u00e1 a\u00fan m\u00e1s importante, pues la informaci\u00f3n que proporcionen al sistema se emplear\u00e1 para todas las tareas relacionadas con la conducci\u00f3n.<\/p>\n
Un entorno de la m\u00e1xima complejidad<\/strong><\/p>\n Circular por las v\u00edas p\u00fablicas es el entorno m\u00e1s complejo de funcionamiento aut\u00f3nomo al que se ha enfrentado jam\u00e1s una m\u00e1quina, por el enorme n\u00famero de variables en juego y la imprevisibilidad de los humanos con los que tiene que convivir. Un veh\u00edculo aut\u00f3nomo tiene que saber distinguir r\u00e1pidamente todo lo que est\u00e1 a su alrededor, algo que los humanos hacemos sin darnos apenas cuenta, pero que es tremendamente complicado.<\/p>\n Desde algo que a priori parece sencillo, como saber lo que es un perro (en todas sus formas y posiciones posibles); a algo a\u00fan m\u00e1s complicado, como diferenciar una persona en una parada de autob\u00fas, con una fotograf\u00eda de alta resoluci\u00f3n de una persona en un anuncio en una parada de autob\u00fas.<\/p>\n Adem\u00e1s de comprender todo lo que ve, tiene que realizar un seguimiento de lo que sucede a su alrededor y determinar qu\u00e9 objetos o personas pueden afectar a la conducci\u00f3n (como los veh\u00edculos circundantes, peatones, se\u00f1ales, marcas viales); lo que es ruido de fondo, pero podr\u00eda actuar (como un coche estacionado o un peat\u00f3n caminando por la acera), y lo que no va a afectar a su guiado.<\/p>\n Las tecnolog\u00edas de conducci\u00f3n aut\u00f3noma m\u00e1s avanzadas emplean la inteligencia artificial mediante tres actividades separadas, pero cooperativas: \u201cpercepci\u00f3n\u201d, \u201cpredicci\u00f3n\u201d y \u201cplanificaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n Percibir el entorno<\/strong><\/p>\n El sistema de percepci\u00f3n de un coche aut\u00f3nomo recopila datos de un sofisticado conjunto de sensores, que incluye c\u00e1maras, radares y lidars, con m\u00faltiples modalidades de detecci\u00f3n. Luego utiliza un algoritmo entrenado con aprendizaje autom\u00e1tico, que emplea redes neuronales convolucionales (CNN), para clasificar y etiquetar esos objetos. De esta forma, la computadora a bordo del veh\u00edculo puede saber si los elementos que hay en la imagen son algo de lo que necesita estar atento; o algo que pueda ignorar, como una pared.<\/p>\n Las redes neuronales transformadoras TNN (las mismas que se emplean en los modelos de inteligencia artificial de procesamiento del lenguaje natural, como ChatGPT) se encargan de comprender las relaciones complejas entre elementos de la imagen, como la segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica, donde la comprensi\u00f3n del contexto global es crucial.<\/p>\n Una vez generada una imagen bidimensional del entorno, las redes TNN la convierten en una vista a\u00e9rea en 3D, porque el sistema necesita una visi\u00f3n a vista de p\u00e1jaro para ver claramente las ubicaciones y la escala de los objetos alrededor del veh\u00edculo.<\/p>\n Predecir lo que podr\u00eda suceder\u00a0<\/strong><\/p>\n Toda esa informaci\u00f3n se transmite al sistema de predicci\u00f3n del veh\u00edculo, que tambi\u00e9n emplea algoritmos TNN por su capacidad para generalizar comportamientos a partir de grandes muestras de datos con los que se ha ido entrenando a los algoritmos, y comprender comportamientos de largo alcance.<\/p>\n Porque no hay que olvidar que la IA de los coches aut\u00f3nomos aprende de cada situaci\u00f3n que se genera en su vida diaria, y tambi\u00e9n se entrena a partir de datos (videos, im\u00e1genes, textos\u2026) y de simulaciones realizadas en entornos virtuales.<\/p>\n Los algoritmos del sistema de percepci\u00f3n rastrean cada objeto; determinan c\u00f3mo, en qu\u00e9 direcci\u00f3n y a qu\u00e9 velocidad se mueve; y predicen hacia d\u00f3nde se mover\u00e1 a continuaci\u00f3n en funci\u00f3n de sus acciones pasadas. Por ejemplo, un coche aut\u00f3nomo puede reconocer a un peat\u00f3n, recordar d\u00f3nde est\u00e1, comprender sus movimientos y calcular las posibilidades de que se baje de la acera y se cruce en la trayectoria del veh\u00edculo.<\/p>\n El sistema analiza la posici\u00f3n de cada objeto y reeval\u00faa la ruta prevista para cada uno de ellos 10 veces por segundo, para garantizar que el veh\u00edculo est\u00e9 siempre listo para reaccionar y planificar un camino seguro.<\/p>\n Planificar el futuro<\/strong><\/p>\n Una vez que comprende su entorno, c\u00f3mo se mueve y c\u00f3mo se podr\u00eda mover, el sistema de planificaci\u00f3n decide cu\u00e1l es la mejor manera de moverse de forma segura, eficiente y legal; y env\u00eda \u00f3rdenes a los sistemas de control del veh\u00edculo (direcci\u00f3n, motor, cambio, frenos, se\u00f1alizaci\u00f3n\u2026) para que circule. Este sistema elige en qu\u00e9 carril debe circular el veh\u00edculo, a qu\u00e9 velocidad, cu\u00e1ndo girar, acelerar o frenar, en qu\u00e9 momento detenerse.<\/p>\n La computadora de a bordo recibe informaci\u00f3n de los sistemas de percepci\u00f3n y predicci\u00f3n, y verifica la velocidad y la ubicaci\u00f3n del veh\u00edculo varias veces por segundo; para asegurarse de que est\u00e1 ejecutando los movimientos planificados.<\/p>\n Lo m\u00e1s incre\u00edble de todos los procesos de percepci\u00f3n, predicci\u00f3n y planificaci\u00f3n, es que se realizan pr\u00e1cticamente en tiempo real, tras manejar y procesar el aluvi\u00f3n de informaci\u00f3n que genera un coche que se est\u00e1 moviendo y cambiando de entorno cada segundo.<\/p>\n Ese es otro de los campos de investigaci\u00f3n avanzada relativos a la conducci\u00f3n aut\u00f3noma: el desarrollo de un hardware capaz de procesar muchos gigas de informaci\u00f3n por segundo; y tambi\u00e9n de un software con algoritmos que puedan manejar de un modo r\u00e1pido y eficaz redes de aprendizaje profundo.<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"![\"\"](\"https:\/\/www.purosautos.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/conduccionautonoma3.jpg\")
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