Nuevo software aumenta la seguridad de los vehículos autónomos en situaciones de tráfico

La Universidad Técnica de Múnich (TUM) ha desarrollado un nuevo software que mejorará la seguridad de los vehículos autónomos frente al tráfico rodado. El software puede hacer predicciones sobre una situación de tráfico y funciona extremadamente rápido, haciendo predicciones cada milisegundo.

Este software será útil en una situación, por ejemplo, donde 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.

La investigación fue publicada en Nature Machine Intelligence, titulada “Uso de la verificación en línea para evitar que los vehículos autónomos provoquen accidentes.”

Garantía de software seguro

Matthias Althoff es profesor de Sistemas Ciberfísicos en TUM.

“Este tipo de situaciones presentan un enorme desafío para los vehículos autónomos controlados por programas de computadora”, dice Althoff. “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 en torno al 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 hacer predicciones y cálculos para todos los movimientos posibles de cada participante del tráfico. Esto depende de que los participantes sigan las normas de tránsito y da como resultado 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, al mismo tiempo que 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 llevó tanto tiempo desarrollar un sistema como este 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 implementarla.

Los modelos dinámicos simplificados se basan en los cálculos, mientras que el análisis de accesibilidad ayuda a calcular los movimientos de tráfico futuros. Dado que se tarda tanto en calcular todos los usuarios de la vía 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 mayor rango de movimiento que los reales, y permiten explorar una gran cantidad de combinaciones posibles.

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

“Usando 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 forma demostrable a un lugar seguro. alto”, dice 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 consideraban soluciones poco prácticas.

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