Los vehículos inteligentes obtienen su inteligencia de cámaras, sensores de detección de luz y rango LIDAR y sistemas de navegación y mapeo. Pero hay formas de hacerlos aún más inteligentes. Los investigadores de EPFL están trabajando para mejorar la confiabilidad y la tolerancia a fallas de estos sistemascombinando los datos que recopilan con los de otros vehículos. Esto puede, por ejemplo, ampliar el campo de visión de un automóvil que está detrás de otro automóvil. Mediante simuladores y pruebas en carretera, el equipo ha desarrollado un marco de software flexible para conectar en red vehículos inteligentespara que puedan interactuar
"Hoy en día, el desarrollo inteligente de vehículos se centra en dos cuestiones principales: el nivel de autonomía y el nivel de cooperación", dice Alcherio Martinoli, quien dirige el Laboratorio de algoritmos y sistemas inteligentes distribuidos de EPFL DISAL. En los últimos años,su equipo ha estado trabajando en temas de cooperación, que aún no han atraído mucha atención de la industria automotriz. Como parte de su tesis doctoral, Milos Vasic ha desarrollado algoritmos de percepción cooperativa, que extienden la conciencia situacional de un vehículo inteligente al fusionar datos de sensores a bordo condatos proporcionados por vehículos cooperativos cercanos.
Los investigadores utilizaron los algoritmos de percepción cooperativa como base para el marco del software. Por ejemplo, en un escenario en el que un automóvil adelanta a otro en una carretera de dos carriles, desarrollaron un sistema de asistencia que evalúa el riesgo de la maniobra de adelantamientoLa evaluación del riesgo tiene en cuenta la probabilidad de que un automóvil que se aproxima en el carril opuesto, así como las condiciones cinemáticas como la velocidad de conducción, la distancia requerida para adelantar y la distancia al automóvil que se aproxima. La percepción cooperativa significa que un vehículo inteligente puede combinar su propiodatos con los de otro vehículo, como el que quiere adelantar, que tiene un campo de visión más amplio. De esta forma, la decisión de adelantar o no se puede tomar de manera segura. Según Vasic, "la percepción cooperativa hace que el adelantamientomás seguro y más fluido "
Al ver dos peatones en lugar de uno
Al principio, el equipo usó un simulador para probar sus algoritmos en varios escenarios, con y sin vehículos cooperativos cercanos. Luego, con la ayuda de Groupe PSA, llevaron su proyecto a la carretera. Dos autos eléctricos Citroen C-Zero fueronmodernizado con una cámara Mobileye, un sistema de localización preciso, un enrutador para permitir la comunicación Wi-Fi, una computadora para ejecutar el software y una batería externa para alimentar todo. "Estos no eran vehículos autónomos", dice Martinoli, "pero los hicimosinteligente utilizando equipos listos para usar "
Sin embargo, el éxito no fue fácil. Sin embargo, una de las dificultades para fusionar datos de los dos vehículos fue la localización relativa. Los automóviles necesitaban saber con precisión dónde están en relación entre ellos y con los objetos cercanos.Si un solo peatón no parece que ambos autos estén en el mismo lugar exacto, existe el riesgo de que, juntos, vean dos figuras en lugar de una. Al usar otras señales, particularmente las proporcionadas por los sensores y cámaras LIDAR,los investigadores pudieron corregir fallas en el sistema de navegación y ajustar sus algoritmos en consecuencia. Este ejercicio fue aún más desafiante ya que los datos tuvieron que ser procesados en tiempo real mientras los vehículos estaban en movimiento ". Debido a esto, el proyecto también ayudó"Mejora la precisión de la localización de manera más general", dice Vasic. Aunque las pruebas involucraron solo dos vehículos, el objetivo a más largo plazo es crear una red entre múltiples vehículos y también con la infraestructura vial.
Preguntas pendientes
Además de la seguridad y la comodidad de conducción, las redes cooperativas de este tipo podrían eventualmente utilizarse para optimizar la trayectoria de un vehículo, ahorrar energía y mejorar los flujos de tráfico. Sin embargo, el equipo es consciente de que hay muchas preguntas que están fuera del alcance desu investigación - permanezca sin respuesta. Para empezar, existe un problema de responsabilidad en caso de accidente. Determinar la responsabilidad, que ya involucra al propietario, fabricante de automóviles y diseñador o proveedor de software, se vuelve aún más complicado cuando los vehículos cooperan"Las respuestas a estos problemas desempeñarán un papel clave para determinar si se aceptan vehículos autónomos", agrega Martinoli.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Escuela Politécnica Federal de Lausana . Original escrito por Anne-Muriel Brouet. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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