Investigación basada en la inteligencia artificial para mejorar la seguridad al volante

LOS ALTOS, California, 24 de julio de 2024 /PRNewswire-HISPANIC PR WIRE/ — Hoy, Toyota Research Institute (TRI) y Stanford Engineering anunciaron una primicia mundial en investigación de conducción: la conducción autónoma de dos vehículos en tándem. 

Durante casi siete años, los equipos han colaborado en investigaciones para hacer más segura la conducción. Los experimentos automatizan una maniobra de automovilismo llamada «derrape», en la que el conductor controla con precisión la dirección del vehículo tras perder tracción haciendo girar los neumáticos traseros, una habilidad transferible a la recuperación de un derrape sobre nieve o hielo. Al añadir un segundo vehículo que derrapa en tándem, los equipos han simulado con mayor precisión las condiciones dinámicas en las que los autos deben responder rápidamente a otros vehículos, peatones y ciclistas.  

«Nuestros investigadores se reunieron con un objetivo en mente: cómo hacer que la conducción sea más segura», declaró Avinash Balachandran, vicepresidente de la división de Conducción Humana Interactiva del TRI. «Ahora, utilizando las últimas herramientas de IA, podemos conducir dos vehículos en tándem de forma autónoma. Es la maniobra más compleja del automovilismo, y alcanzar este hito con autonomía significa que podemos controlar los autos de forma dinámica en los extremos. Esto tiene implicaciones de gran alcance para la construcción de sistemas de seguridad avanzados en los futuros automóviles».

«La física del derrape es en realidad similar a la que puede experimentar un auto sobre nieve o hielo», afirma Chris Gerdes, profesor de ingeniería mecánica y codirector del Centro de Investigación del Automóvil de Stanford (CARS, por sus siglas en inglés). «Lo que hemos aprendido de este proyecto de derrape autónomo ya ha dado lugar a nuevas técnicas para controlar vehículos automatizados de forma segura sobre hielo».

En una secuencia autónoma de derrape en tándem, dos vehículos (uno adelante y el otro atrás) recorren un trayecto, a veces a escasos centímetros el uno del otro, mientras operan al límite del control. El equipo utilizó técnicas modernas para construir la IA del vehículo, incluido un modelo de neumático de red neuronal que le permitía aprender de la experiencia, como un conductor experto.

«Las condiciones de la pista pueden cambiar drásticamente en pocos minutos cuando se pone el sol», dijo Gerdes. «La IA que desarrollamos para este proyecto aprende de cada viaje que hemos hecho a la pista para manejar esta variación».

Los accidentes de tráfico causan cada año más de 40,000 víctimas mortales en EE. UU. y alrededor de 1.35 millones en todo el mundo. Muchos de estos incidentes se deben a una pérdida de control del vehículo en situaciones dinámicas y repentinas. La autonomía es muy prometedora para ayudar a los conductores a reaccionar correctamente.

«Cuando su vehículo comienza a derrapar o deslizarse, usted confía en sus aptitudes al volante para evitar enfrentarse a otro vehículo, árbol u obstáculo. Un conductor promedio se esfuerza por gestionar estas circunstancias extremas, y una fracción de segundo puede significar la diferencia entre la vida y la muerte», añadió Balachandran. «Esta nueva tecnología puede entrar en acción con precisión y a tiempo para salvaguardar al conductor y gestionar una pérdida de control, tal y como lo haría un piloto experto».

«Hacer lo que nunca se ha hecho demuestra realmente lo que es posible», añadió Gerdes. «Si podemos hacer esto, imagínese lo que podemos hacer para que los vehículos sean más seguros».

Detalles técnicos

• Los experimentos se llevaron a cabo en Thunderhill Raceway Park, en Willows, California, con dos GR Supra modificados: los algoritmos del vehículo guía se desarrollaron en el TRI, mientras que los ingenieros de Stanford desarrollaron los del vehículo de acompañamiento. 
• El TRI se centró en desarrollar mecanismos de control robustos y estables para el vehículo guía, que le permitieran realizar carreras repetibles y seguras.  
• Stanford Engineering ha desarrollado modelos de vehículos y algoritmos de IA que permiten al vehículo de acompañamiento adaptarse dinámicamente al movimiento del vehículo guía, de modo que pueda derrapar a su lado sin colisionar.
• GReddy y Toyota Racing Development (TRD) modificaron la suspensión, el motor, la transmisión y los sistemas de seguridad (p. ej., la jaula antivuelco y la extinción de incendios) de cada auto. Aunque sutilmente diferentes entre sí, los vehículos se construyeron con las mismas especificaciones utilizadas en las competiciones de Fórmula Drift para ayudar a los equipos a recopilar datos con pilotos expertos en un entorno controlado. 
• Ambos están equipados con equipos y sensores que les permiten controlar la dirección, el acelerador y los frenos, al tiempo que detectan su movimiento (p. ej., posición, velocidad e índice de rotación).
• Y lo que es más importante, comparten una red wifi dedicada que les permite comunicarse en tiempo real intercambiando información como sus posiciones relativas y las trayectorias previstas.
• Para conseguir un derrape autónomo en tándem, los vehículos deben planificar continuamente sus órdenes de dirección, aceleración y frenado, así como la trayectoria que pretenden seguir, mediante una técnica denominada control predictivo de modelos no lineales (NMPC, por sus siglas en inglés).
• En el NMPC, cada vehículo comienza con unos objetivos, representados matemáticamente como reglas o restricciones que debe obedecer.
• El objetivo del vehículo guía es mantener un derrape a lo largo de una trayectoria deseada mientras se mantiene sujeto a las restricciones de las leyes de la física y a los límites del hardware, como el ángulo máximo de giro.
• El objetivo del vehículo de acompañamiento es derrapar junto al vehículo guía evitando proactivamente una colisión.
• A continuación, cada vehículo resuelve y vuelve a resolver un problema de optimización hasta 50 veces por segundo para decidir qué órdenes de dirección, aceleración y frenado cumplen mejor sus objetivos al tiempo que responden a unas condiciones que cambian rápidamente.
• Al aprovechar la IA para entrenar constantemente la red neuronal con datos de pruebas anteriores, los vehículos mejoran en cada salida a la pista.

Para más información técnica, visite Blog del medio de derrape en tándem de TRI .

Acerca del Toyota Research Institute
Toyota Research Institute (TRI) lleva a cabo investigaciones para amplificar la capacidad humana, centrándose en hacer nuestras vidas más seguras y sostenibles. Dirigido por el Dr. Gill Pratt, el equipo de investigadores del TRI desarrolla tecnologías para el avance de la energía y los materiales, la inteligencia artificial centrada en el ser humano, la conducción humana interactiva y la robótica. El TRI fue fundado en 2016 y cuenta con sedes en Los Altos, California y Cambridge, Massachusetts. Para más información sobre el TRI, visite http://tri.global .

Contacto para los medios:
Wendy Rosen
vicepresidenta de Comunicaciones
Toyota Research Institute
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FUENTE Toyota Research Institute