{"id":1057,"date":"2021-05-13T16:04:07","date_gmt":"2021-05-13T21:04:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hostdime.la\/blog\/?p=1057"},"modified":"2021-05-13T16:04:11","modified_gmt":"2021-05-13T21:04:11","slug":"conduccion-autonoma-como-la-inteligencia-artificial-enriquece-los-sistemas-de-asistencia-al-conductor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hostdime.la\/blog\/conduccion-autonoma-como-la-inteligencia-artificial-enriquece-los-sistemas-de-asistencia-al-conductor\/","title":{"rendered":"Conducci\u00f3n aut\u00f3noma: c\u00f3mo la inteligencia artificial enriquece los sistemas de asistencia al conductor"},"content":{"rendered":"\n

En el camino hacia la conducci\u00f3n aut\u00f3noma, todav\u00eda quedan algunos obst\u00e1culos por superar. En particular, debe mejorarse la inteligencia artificial de los sistemas de asistencia al conductor. Los sistemas de asistencia a la conducci\u00f3n (ADAS para sistemas avanzados de asistencia al conductor) son una parte integral del mundo de la automoci\u00f3n. Ya sea el control de crucero autom\u00e1tico, el sistema de asistencia para mantener el carril, los sistemas de frenado de emergencia, la c\u00e1mara de marcha atr\u00e1s o la ayuda al estacionamiento, estas tecnolog\u00edas aumentan al mismo tiempo: comodidad de conducci\u00f3n y seguridad vial.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

ADAS, no Hadas<\/h2>\n\n\n\n

(Un par\u00e9ntesis, ADAS es un acr\u00f3nimo -Advanced driver-assistance systems-, mientras que hadas son los seres bellos y fant\u00e1sticos de literatura y cine por ejemplo). Al hacerlo, los sistemas ADAS apoyan la conducci\u00f3n en diferentes etapas tecnol\u00f3gicas, desde la conducci\u00f3n asistida hasta la conducci\u00f3n semiautom\u00e1tica y la conducci\u00f3n aut\u00f3noma. Sin embargo, el camino permanece pavimentado con obst\u00e1culos antes de alcanzar este objetivo, en particular desaf\u00edos t\u00e9cnicos. Para pasar de la conducci\u00f3n semiautom\u00e1tica a la altamente automatizada, las tecnolog\u00edas subyacentes deben garantizar el m\u00e1s alto nivel de seguridad y fiabilidad. Esto requiere sistemas que recopilen, eval\u00faen y procesen en tiempo real informaci\u00f3n proveniente de diferentes fuentes y, en particular, los numerosos sensores a bordo de veh\u00edculos conectados. <\/p>\n\n\n\n

El desaf\u00edo entonces es transformar la enorme cantidad de datos recopilados por los sensores en informaci\u00f3n \u00fatil y hacer que esta “inteligencia vial colectiva” est\u00e9 disponible para otros usuarios, para ver m\u00e1s all\u00e1 de los sensores. Las iniciativas para estandarizar los formatos de datos (como Sensoris) ya est\u00e1n en marcha a nivel internacional para promover el intercambio de datos entre veh\u00edculos y, por ejemplo, permitir advertir en una etapa temprana de atascos o un accidente en su camino. El desarrollo de este tipo de est\u00e1ndar es un motor fundamental del desarrollo de la conducci\u00f3n aut\u00f3noma. <\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial aprende de lo que ve en la carretera Para aprovechar la inteligencia proporcionada por los sensores, los m\u00e9todos de inteligencia artificial (IA) como el aprendizaje autom\u00e1tico, el aprendizaje profundo y las redes neuronales son cada vez m\u00e1s populares. Gracias a algoritmos avanzados, estas tecnolog\u00edas pueden analizar grandes cantidades de datos y aprender de ellos. Los sistemas se entrenan, es decir, aprenden patrones que se repiten en los datos del sensor y derivan cierta informaci\u00f3n de ellos de forma aut\u00f3noma. <\/p>\n\n\n\n

Integradas en las soluciones ADAS, estas tecnolog\u00edas de inteligencia artificial ya pueden admitir varias funciones de asistencia automatizada. Por ejemplo, los sistemas autom\u00e1ticos de control de distancia o los asistentes de frenado de emergencia pueden identificar de forma fiable una amplia variedad de obst\u00e1culos, como un veh\u00edculo delante, ciclistas o peatones en la carretera. Esto permite que el veh\u00edculo reaccione de forma autom\u00e1tica y r\u00e1pida para evitar una colisi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje es largo pero las cosas se est\u00e1n acelerando. En 2019, se cre\u00f3 un instituto de investigaci\u00f3n independiente especializado en inteligencia artificial (IARAI) en Viena, por ejemplo, para desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo para la conducci\u00f3n aut\u00f3noma. <\/p>\n\n\n\n

Cartograf\u00eda digital, motor del coche aut\u00f3nomo<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Los mapas digitales juegan un papel central en la conducci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n. Son ellos los que dotan al veh\u00edculo de las “estructuras l\u00f3gicas” que le permiten posicionarse en una pista hasta el cent\u00edmetro y anticipar las condiciones para ir m\u00e1s all\u00e1 de la visibilidad de los sensores de a bordo para planificar las maniobras de control del veh\u00edculo. <\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n hay un inter\u00e9s creciente en mapas digitales para entrenar un sistema en situaci\u00f3n real en entornos de simulaci\u00f3n espec\u00edficos, dise\u00f1ados por especialistas en simulaci\u00f3n como el American MathWorks. Estos entornos hacen posible probar virtualmente sistemas ADAS, entrenar sensores para reconocer configuraciones particulares y construir modelos 3D representativos de la realidad a costos reducidos. Para proporcionar informaci\u00f3n confiable y consistente, los mapas tambi\u00e9n deben poder actualizarse constantemente, y aqu\u00ed es donde entran los sensores y los sistemas de asistencia. <\/p>\n\n\n\n

Capturan el entorno del veh\u00edculo, incluso los cambios m\u00e1s peque\u00f1os y usan esta informaci\u00f3n para alimentar la cartograf\u00eda que construye continuamente un memoria colectiva de la carretera casi en tiempo real. Pero capturar el entorno del veh\u00edculo casi en tiempo real para permitir que se alimente el llamado mapeo de “alta resoluci\u00f3n” (HD) es complejo, ya que la informaci\u00f3n sobre los carriles, las posiciones de los paneles y sem\u00e1foros, y las marcas del suelo u otros objetos deben registrarse con extrema precisi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Para lograr tal grado de precisi\u00f3n, la tecnolog\u00eda l\u00e1ser de detecci\u00f3n remota o LiDAR es esencial. Ampliamente utilizada en ciencias ambientales y arqueolog\u00eda, esta tecnolog\u00eda permite modelar entornos urbanos y redes viales complejas. Los sensores generan una nube de puntos de 360 \u200b\u200bgrados diez veces por segundo, lo que permite una gran cantidad de mediciones 3D. Al fusionarlo con la posici\u00f3n y orientaci\u00f3n del veh\u00edculo, se obtiene una nube de puntos 3D totalmente georreferenciada que captura las diferentes perspectivas y detalles precisos del entorno. Las nubes de puntos se proyectan en una imagen 2D y se eval\u00faan mediante el aprendizaje profundo. <\/p>\n\n\n\n

Luego, una red neuronal eval\u00faa las im\u00e1genes y predice un valor espec\u00edfico para cada p\u00edxel en la imagen 2D. Por tanto, es posible predecir de forma fiable todas las caracter\u00edsticas de la carretera. M\u00e1s all\u00e1 de construir el mapa, actualizarlo es un verdadero desaf\u00edo. Para estar lo m\u00e1s actualizada posible y, por lo tanto, confiable, la tarjeta debe poder autoajustarse casi en tiempo real cuando cambia un par\u00e1metro. Estamos hablando de un mapa de autocuraci\u00f3n en vivo, y es tambi\u00e9n para responder a esta necesidad de automatizaci\u00f3n de actualizaciones que la inteligencia artificial juega un papel preponderante para el autom\u00f3vil aut\u00f3nomo. Es imposible crear manualmente un mapa de este tipo a escala global. <\/p>\n\n\n\n

La automatizaci\u00f3n de su construcci\u00f3n y su actualizaci\u00f3n mediante el uso de inteligencia artificial es, por tanto, fundamental. Y para que los sistemas aprendan sabiamente, los sistemas ADAS deben continuar enriqueci\u00e9ndose. La combinaci\u00f3n de inteligencia artificial, datos de sensores y un mapa digital permitir\u00e1 que estos sistemas funcionen de manera a\u00fan m\u00e1s confiable y maximicen la comodidad de conducci\u00f3n y la seguridad vial, acerc\u00e1ndonos un paso m\u00e1s a la conducci\u00f3n aut\u00f3noma.<\/p>\n\n\n\n

Leer tambi\u00e9n: https:\/\/www.hostdime.la\/blog\/como-administrar-datos-no-estructurados\/<\/a>; https:\/\/www.hostdime.la\/blog\/apollo-open-data-platform-el-software-de-baidu-para-autos-autonomos\/<\/a>; https:\/\/www.hostdime.la\/blog\/que-es-la-obsolescencia-tecnologica-significado-concepto\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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