Un algoritmo avanzado de conducción autónoma permite cambios de carril seguros y agresivos

• El nuevo algoritmo de cambio de carril se basa en datos en tiempo real recopilados por las cámaras y sensores del automóvil. 
• Crea y calcula nuevas zonas de amortiguamiento sobre la marcha. 
• Permite una amplia gama de estilos de conducción, desde agresivos hasta conservadores, al tiempo que garantiza la seguridad. 

¿Sabe que el primer paso hacia los coches sin conductor se produjo en la década de 1980 y todavía sigue ahí:el sistema de frenos antibloqueo? La idea era utilizar sensores para evitar que las ruedas se bloquearan y hicieran que el coche patinara sin control. Una década más tarde, los fabricantes utilizaron los sensores para el control de tracción y estabilidad.

Desde entonces, hemos recorrido un largo camino; Ahora los coches autónomos utilizan una combinación de sensores, radar, cámara e inteligencia artificial para viajar entre destinos. Las empresas de tecnología mejoran constantemente sus algoritmos de conducción autónoma, haciéndolos más seguros y fiables.

Una de las partes cruciales de los sistemas de conducción autónoma es el algoritmo de cambio de carril, el tema candente entre los desarrolladores. La mayoría de los algoritmos de cambio de carril existentes tienen 1 de 2 limitaciones:

1. Se basan en un modelo estadístico complejo que no se puede analizar en tiempo real, o
2. Son tan simples que siempre dan como resultado una solución común:no cambiar de carril.

Ahora, investigadores del MIT han desarrollado un nuevo algoritmo que se basa en información en tiempo real y permite cambios de carril más agresivos [similares a los humanos] que los sistemas de conducción autónoma anteriores. Por información en tiempo real, nos referimos a datos de otros vehículos [como su velocidad y dirección] recopilados por las cámaras y sensores del automóvil.

Algoritmo de cambio de carril convencional

El objetivo principal es hacer que los coches se conduzcan solos como humanos con la menor cantidad de datos posible. El nuevo algoritmo puede adaptar una amplia gama de estilos de conducción, desde agresivos hasta conservadores, garantizando al mismo tiempo la seguridad.

¿Cómo funciona el algoritmo?

Lo más importante para los vehículos autónomos es la seguridad. Los algoritmos calculan zonas de amortiguamiento alrededor de los otros vehículos para evitar la colisión. Estas zonas de amortiguamiento contienen las posiciones actuales y futuras de todos los vehículos cercanos.

El algoritmo calcula la posición futura de otros vehículos durante un breve período de tiempo, analizando su velocidad y dirección. Decidir cuándo cambiar completamente de carril depende de estas zonas de amortiguamiento.

La eficiencia y el rendimiento del sistema se basan en el método utilizado para calcular las zonas de amortiguamiento dentro del contexto del modelo de patrón de tráfico. Por lo general, las zonas de amortiguación óptimas se calculan previamente y se vuelven demasiado restrictivas cuando el tráfico es rápido y denso, lo que impide que el vehículo cambie de carril.

Sin embargo, el algoritmo propuesto calcula nuevas zonas de amortiguamiento sobre la marcha. Para que estas zonas de amortiguamiento sean confiables o estén libres de colisiones, el algoritmo utiliza un método matemático eficiente llamado distribución gaussiana. – una función continua que se aproxima a la distribución binomial exacta de eventos.

Fuente:MIT

La distribución muestra la posición actual del vehículo. Se tienen en cuenta las dimensiones del vehículo así como la incertidumbre en la estimación de su posición. Utilizando estas estimaciones [velocidad y dirección del vehículo], el algoritmo genera una función logística, que se multiplica por la distribución gaussiana.

Algoritmo propuesto 

Esto desvía la distribución (con velocidades más rápidas) hacia la dirección del movimiento del vehículo. La distribución no es más que una nueva zona de amortiguamiento del vehículo. Dado que el número de variables es menor, el sistema puede calcularlo en tiempo real.

Pruebas

Utilizaron una simulación para probar este algoritmo. El entorno simulado tenía dieciséis coches autónomos y cientos de otros vehículos.

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Los coches autónomos [que funcionan con un nuevo algoritmo] no tenían comunicación directa entre sí y todos circulaban en paralelo sin colisiones ni conflictos. Cada automóvil está asociado con diferentes parámetros de riesgo, lo que permite a los desarrolladores generar múltiples estilos de conducción.