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El nuevo algoritmo permite que los automóviles autónomos cambien de carril más como los humanos


El MIT ha desarrollado un nuevo algoritmo para vehículos autónomos para que actúen más como humanos. Los autos autónomos son notoriamente malos para cambiar de carril, por lo que los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT decidieron que la respuesta sería hacerlos actuar más como conductores humanos.

La mayoría de los algoritmos de cambio de carril actuales se basan en modelos estadísticos detallados que obligan al automóvil a actuar de manera muy conservadora, en muchos casos evitando cambiar de carril por completo. El nuevo algoritmo del MIT en realidad les da a los autos menos información permitiéndoles tomar decisiones más rápido y les permite actuar de manera más agresiva.

Menos información acelera la toma de decisiones

Aunque esto parece contrario a la intuición para un automóvil autónomo, en realidad es necesario ayudar a los automóviles a aprender a navegar en condiciones de tráfico denso como la ciudad de Nueva York. "La motivación es, '¿Qué podemos hacer con la menor información posible?'", Dijo en un comunicado Alyssa Pierson, postdoctora en CSAIL y primera autora de un artículo que detalla el algoritmo. "¿Cómo podemos hacer que un vehículo autónomo se comporte como podría comportarse un conductor humano?"

El nuevo algoritmo funciona ajustando las zonas de amortiguación permitidas alrededor del automóvil. Darle menos datos al automóvil permite que el automóvil ajuste esta zona sobre la marcha y le da permiso para conducir en diferentes estilos, como agresivo o conservador.

Las pruebas de laboratorio hasta ahora resultaron exitosas

“La solución de optimización garantizará la navegación con cambios de carril que pueden modelar una gama completa de estilos de conducción, desde conservadores a agresivos, con garantías de seguridad”, dice Rus, quien es el director de CSAIL.

El MIT dijo que el nuevo algoritmo se ha probado ampliamente en simulación en el laboratorio, pero que aún no se ha realizado ninguna prueba en el mundo real. El algoritmo fue probado en una simulación que tenía hasta 16 autos autónomos conduciendo en un entorno con varios cientos de otros vehículos.

Pierson describió las pruebas y dijo: “Los vehículos autónomos no estaban en comunicación directa, sino que ejecutaron el algoritmo propuesto en paralelo sin conflictos ni colisiones. Cada automóvil utilizó un umbral de riesgo diferente que produjo un estilo de conducción diferente, lo que nos permitió crear conductores conservadores y agresivos. El uso de zonas de amortiguación estáticas y precalculadas solo permitiría una conducción conservadora, mientras que nuestro algoritmo dinámico permite una gama más amplia de estilos de conducción ".

La investigación se realiza en conjunto con un proyecto llamado MapLite que tiene como objetivo permitir que los autos autónomos conduzcan con muy poca información de la carretera. MapLite propone que, en lugar de proporcionar a los coches autónomos mapas muy detallados que son difíciles de crear y mantener, los mapas simplificados y los sensores especiales obtendrán los mismos resultados. Ambos proyectos están parcialmente financiados por el Toyota Research Institute.


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