Sistema semi-autónomo toma el volante para mantener al conductor seguro.
Jennifer Chu, MIT News Office. Original (en inglés).
Barriles y conos puntean un campo abierto en Saline, Michigan, formando una pista de obstáculos para un vehículo modificado. Un conductor dirige remotamente el vehículo a través de la pista desde una ubicación cercana mientras un investigador observa. Ocasionalmente, el investigador indica al conductor que mantenga el volante recto — una trayectoria que parece poner al vehículo en un curso de colisión con un barril. A pesar de las acciones del conductor, el vehículo se dirige a sí mismo rodeando el obstáculo, devolviéndole el control al conductor una vez que el peligro ha pasado.
La clave de la maniobra es un nuevo sistema de seguridad semiautónomo desarrollado por Sterling Anderson, un estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts), y Karl Iagnemma, un científico investigador principal en el Grupo de Movilidad de Robótica del MIT.
El sistema utiliza una cámara a bordo y un telémetro láser para identificar los peligros en el entorno de un vehículo. El equipo ideó un algoritmo para analizar los datos e identificar las zonas de seguridad — evitando, por ejemplo, barriles en un campo, o otros autos en una carretera. El sistema permite a un conductor controlar el vehículo, sólo tomando el volante cuando el conductor está a punto de salir de una zona de seguridad.
Anderson, quien ha estado probando el sistema en Michigan desde el pasado mes de septiembre, lo describe como un ‘co-piloto inteligente’, que monitoriza el desempeño de un conductor y hace ajustes “detrás de escenas” para salvaguardar al vehículo del choque con obstáculos, o mantenerlo dentro de una región segura del entorno, tales como un carril o un área abierta.
“La verdadera innovación es permitir al coche para compartir [el control] contigo”, dice Anderson. “Si usted desea conducir, sólo va a… asegurarse de usted no golpee nada.”
El grupo presentó los detalles del sistema de seguridad recientemente en el Simposio de Vehículos Inteligentes en España.
Fuera del camino transitado
La investigación robótica se ha centrado en los últimos años en el desarrollo de sistemas — desde automóviles hasta equipos médicos y maquinaria industrial — que pueden ser controlados por robots o humanos. En su mayor parte, tales sistemas operan a lo largo de caminos preprogramados.
Como ejemplo, Anderson señala la tecnología detrás de los coches que se estacionan por sí mismos. Para estacionar en paralelo, un conductor involucra la tecnología accionando un switch y alejando sus manos del volante. El coche, entonces se estaciona a sí mismo, siguiendo una ruta previamente planeada en base a la distancia entre los coches vecinos.
Mientras que una ruta planeada puede funcionar bien en una situación de estacionamiento, Anderson dice que a la hora de conducir, una o incluso varias rutas es demasiado limitante.
“El problema es que los seres humanos no piensan de esa manera”, dice Anderson. “Cuando tú y yo manejamos, [no] escogemos un solo camino y lo seguimos obsesivamente. Normalmente, tu y yo vemos un carril o un estacionamiento, y decimos ‘Aquí está el campo de un viaje seguro, aquí está toda la región de la carretera que puedo usar, y no me voy a preocupar de permanecer en una línea específica , siempre y cuando esté a salvo en la carretera y evite colisiones'”.
Anderson e Iagnemma integraron este punto de vista humano en su sistema robótico. El equipo vino con un enfoque para identificar zonas seguras, u “homotopías,” en lugar de rutas específicas de viajes. En lugar de trazar las trayectorias individuales a lo largo de una carretera, los investigadores dividieron el entorno del vehículo en forma de triángulos, con ciertos bordes del triángulo representando un obstáculo o el límite de un carril.
Los investigadores idearon un algoritmo que “restringe” los bordes de obstáculos contiguos, lo que permite al conductor navegar a través de cualquiera de los bordes del triángulo excepto aquellos que están restringidos. Si un conductor está en peligro de cruzar borde restringido — por ejemplo, si se ha dormido al volante y está a punto de chocar hacia una barrera o un obstáculo — el sistema se hace cargo, dirigiendo al carro de vuelta dentro de la zona de seguridad.
Generando confianza
Hasta el momento, el equipo se ha hecho más de 1.200 pruebas del sistema, con pocas colisiones; la mayoría de ellas ocurrieron cuando problemas técnicos en la cámara del vehículo fallaron al identificar un obstáculo. En su mayor parte, el sistema ha ayudado con éxito a los conductores a evitar colisiones.
Benjamin Saltsman, gerente de tecnología e innovación inteligente del vehículo camión en Eaton Corp., dice que el sistema tiene varias ventajas sobre las variantes totalmente autónomas tales como los vehículos auto-conducidos desarrollados por Google y Ford. Estos sistemas, dice, están cargados de sensores costosos, y requieren grandes cantidades de computación para planificar rutas seguras.
“Las implicaciones del sistema de [Anderson] es que lo hace más ligero en cuanto a sensores y requisitos computacionales que lo que un vehículo totalmente autónomo requeriría”, dijo Saltsman, quien no estuvo involucrado en la investigación. “Esta simplificación lo hace mucho menos costoso, y más cercano en términos de implementacion potencial.”
En los experimentos, Anderson también ha observado una respuesta humana interesante: Los que confían en el sistema tienden a desempeñarse mejor que los que no lo hacen. Por ejemplo, cuando se pide que mantengan el volante recto, incluso frente a una posible colisión, los conductores que confiaron en el sistema condujeron a través del trayecto más rápidamente y con mayor confianza que los que desconfiaban del sistema.
¿Y cómo se sentiría el sistema para alguien que no es consciente de que está activado? “Lo más probable es que solamente pienses que eres un piloto con talento”, dice Anderson. “Dirías, ‘Hey, logrado esto’, y no sabrías que el coche está cambiando las cosas detrás de escenas para asegurarse de que el vehículo permanezca seguro, incluso si tus aportes no lo son. ”
Él reconoce que esto no es necesariamente una cosa buena, especialmente para las personas que están aprendiendo a conducir; los principiantes pueden llegar a pensar que son mejores conductores de lo que realmente son. Sin la retroalimentación negativa, con el tiempo estos conductores pueden llegar a ser menos hábiles y más dependientes de la ayuda. Por otro lado, Anderson dice que los conductores expertos pueden sentirse acorralados por el sistema de seguridad. Él e Iagnemma ahora están explorando formas de adaptar el sistema a distintos niveles de experiencia de conducción.
El equipo también espera recortar el sistema para identificar obstáculos utilizando sólo un teléfono móvil. “Se puede meter el móvil en el salpicadero, y usaría la cámara, acelerómetro y giroscopio para proporcionar la retroalimentación necesitada por el sistema”, dice Anderson. “Creo que vamos a encontrar mejores formas de hacerlo que serán más sencillas, económicas y permitan que más usuarios tengan acceso a la tecnología”.
Esta investigación fue apoyada por la Oficina de Investigación del Ejército de los Estados Unidos y la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa. La plataforma experimental fue desarrollada en colaboración con Quantum Signal LLC con la ayuda de James Walker, Steven Peters y Sisir Karumanchi.
Reimpreso con permiso de MIT News.
Fuente
http://web.mit.edu/ (en inglés)
