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Cómo afrontar la complejidad y seguridad de la conducción autónoma

Con el apoyo de dos iniciativas financiadas con fondos europeos, los investigadores han diseñado una plataforma de cosimulación destinada a poner a prueba conceptos funcionales de los vehículos autónomos.

Transporte y movilidad

Concebida en última instancia para una conducción plenamente autónoma, la automatización de los vehículos está ganando terreno, pues promete mejorar la seguridad vial y la movilidad, así como reducir los atascos y las emisiones de gases de efecto invernadero y los contaminantes atmosféricos. Cada vez son más los investigadores y las empresas que prueban las tecnologías de conducción autónoma con la mirada puesta en su eficacia y su seguridad. Las plataformas de simulación han demostrado ser beneficiosas a la hora de probar las herramientas de conducción autónoma antes de incorporarlas a vehículos de verdad. Con el apoyo parcial de los proyectos PRYSTINE y AutoDrive, financiados con fondos europeos, dos investigadores del Real Instituto de Tecnología KTH de Estocolmo (Suecia) han desarrollado una plataforma de cosimulación que puede utilizarse para evaluar las decisiones de diseño y perfeccionar los requisitos funcionales de seguridad de la conducción autónoma, gracias a una base de datos de escenarios reutilizables. La plataforma, conocida como AD-EYE, se presentó a través de un documento técnico de la SAE publicado en arXiv. «Este documento pretende incorporar el uso de ensayos basados en la simulación con el fin de generar y perfeccionar los requisitos de las primeras fases mediante una estrategia de validación común que fomente la cooperación entre grupos de trabajo distintos». La investigación apareció resumida en una nota de prensa publicada en TechXplore. «La esencia del problema que resuelve AD-EYE tiene que ver con la complejidad de la conducción autónoma y sus posibilidades de diseño casi infinitas», apunta Naveen Mohan, uno de los investigadores que han llevado a cabo el estudio. La misma nota señala que, para los arquitectos, la complejidad de la conducción autónoma como tarea computacional «supone averiguar cuántos sensores deben emplearse, qué tipo es el más idóneo y de qué campo de visión deben disponer para un ámbito concreto del diseño operativo». A lo que se añade: «Los ingenieros de seguridad, por otra parte, necesitan determinar qué escenarios hay que considerar para dicho ámbito de diseño operativo, lo que implica responder a cuestiones como la probabilidad de que un animal cruce la vía o de que un niño se sitúe frente al vehículo durante un atasco. Por último, los técnicos expertos necesitan identificar los algoritmos de planificación más eficaces para cada situación». Arquitectos e ingenieros de seguridad pueden emplear la plataforma AD-EYE «En una etapa temprana de su desarrollo, puede ayudar a los arquitectos a tomar decisiones técnicas que resulten factibles y eficaces, al tiempo que permite a los ingenieros de seguridad crear datos de simulaciones que puedan incorporar a su evaluación de riesgos».

Ensayos en carretera

La eficacia y flexibilidad de la plataforma ha quedado demostrada en varios proyectos de estudiantes y mediante colaboraciones industriales, según se indica en la noticia de TechXplore. Martin Törngren, el otro investigador implicado en AD-EYE, señala: «Hemos dado los primeros pasos con las autoridades suecas de transporte vial para convertirnos en el primer equipo universitario autorizado en llevar a cabo ensayos públicos en las carreteras de Suecia. Este va a ser nuestro próximo paso». El proyecto PRYSTINE (Programmable Systems for Intelligence in Automobiles) está previsto que concluya en abril de 2021. El sitio web del proyecto indica que «pondrá en marcha un proceso de percepción de fallos operativos en entorno urbano (Fail-operational Urban Surround perceptION, FUSION) basado en la sólida fusión de sensores Radar y LiDAR, así como en funciones de control destinadas a permitir la conducción autónoma en vías urbanas y entornos rurales». El objetivo final del proyecto AutoDrive (Advancing fail-aware, fail-safe, and fail-operational electronic components, systems, and architectures for fully automated driving to make future mobility safer, affordable, and end-user acceptable.) consiste en promover una movilidad más segura y eficiente. Para obtener más información, consulte: sitio web del proyecto PRYSTINE sitio web del proyecto AutoDrive

Países

Alemania

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