La tecnología de conducción autónoma sigue avanzando, con desarrollo tecnológico y proyectos piloto de muchas marcas y actores, en diferentes partes del mundo, que poco a poco buscarán su implementación real. Los conductores podrán disfrutar del germen de estas tecnologías con los sistemas avanzados de asistencia al conductor ADAS, que suponen que los primeros tramos cuentan con conducción automatizada. La circular para la vía pública es la herramienta de funciones autónomas más compleja que está en contacto con una máquina, debido a la enorme cantidad de variables en juego y a la imprevisibilidad del ser humano con las que necesita vivir. Un vehículo autónomo te permite distinguir rápidamente todo lo que hay en tu ubicación, mientras que los humanos no sabemos lo que está pasando, pero es extremadamente complicado. Desde algo que a priori parece sencillo, como saber lo que es un perro (en todas sus formas y posiciones posibles); Es aún más complicado, como distinguir entre una persona en un viaje en autobús y una foto de alta resolución de una persona en un anuncio de viaje en autobús. Noticia Relacionada standard No Turismos de más de 10 años y sin la ITV aumenta la mortalidad en caso de siniestro en carretera A. Noguerol Iluminación y señalización, emisiones contaminantes, calzadas y suspensiones son los defectos municipales más habituales que además de entender todo lo que tiene, puede monitorear lo que le sucede a su vecino y determinar qué objetos o personas pueden afectar la conducción (como vehículos en circulación, conductores, señales, marcas viales); eso es lo que está arruinado, pero puedo accionarlo (como un vehículo estacionado o un motor rodando sobre acero), y eso es lo que no va a afectar a tu guía. Entonces explica a los expertos de Carglass, a la hora de sustituir los parachoques, que desmonten las cámaras giratorias de cristal, las vuelvan a montar y las recalibran para garantizar que funcionan con la máxima precisión y proporcionan la información correcta. Un movimiento mínimo puede “activar” los sistemas ADAS y provocar un error de cálculo de la distancia, lo que puede provocar una colisión o un accidente. En la era de la conducción autónoma, la correcta recalibración de las cámaras será aún más importante, ya que la información proporcionada por el sistema se utilizará para todos los ámbitos relacionados con la conducción. Las tecnologías de conducción autónoma más avanzadas implementan la inteligencia artificial en medio de tres actividades separadas pero cooperativas: “percepción”, “predicción” y “planificación”. Percibir el entorno El sistema de percepción de un vehículo autónomo copia datos de un sofisticado conjunto de sensores, que incluye cámaras, radares y lidars, con múltiples modalidades de detección. Luego utiliza un algoritmo de aprendizaje automático, que utiliza neuronas convolucionales (CNN), para clasificar y etiquetar estos objetos. De esta forma, la computadora a bordo del vehículo puede saber si los elementos que se encuentran en la imagen son algo que requiere atención; o algo que puedas ignorar, como una persona adornada. Las redes neuronales transformadoras TNN (las mismas que se utilizan en modelos de inteligencia artificial de procesos de lenguaje natural, como ChatGPT) permiten comprender las relaciones completas entre elementos de la imagen, como la segmentación semántica, para comprender el contexto global. Esto es crucial. Una vez que se genera una imagen bidimensional del entorno, las redes TNN la convierten en una vista aérea 3D, ya que el sistema requiere visión en la carretera para ver claramente las ubicaciones y la escalada de los objetos alrededor del vehículo. Anticipe que podrá transmitir toda esta información al sistema de predicción del vehículo, que también utiliza algoritmos TNN por su capacidad para generalizar comportamientos a partir de grandes valores de datos con los que están registrados en los algoritmos, y comprender los comportamientos de gran altura. Porque no me he dado cuenta de que la IA de los coches autónomos aprende de cada situación que se presenta en tu vida diaria, y también entre datos (vídeos, imágenes, textos, etc.) y simulaciones realizadas en entornos virtuales. Condición autónoma e inteligencia artificial AI FP Los algoritmos del sistema de percepción rastrean cada objeto; determinar cómo, en qué dirección se mueve la velocidad; y se espera que avance hacia la continuación en función de sus acciones pasadas. Por ejemplo, un coche autónomo puede reconocer un pedal, registrarlo, comprender sus movimientos y calcular las posibilidades de mirar y cruzarse en el camino del vehículo. El sistema analiza la posición de cada objeto y reevalúa la ruta planificada para cada uno de ellos 10 veces por segundo, para garantizar que el vehículo esté siempre en la lista para reaccionar y planificar un camino seguro. Planificación para el futuro Una vez que comprenda su futuro, cómo debería ser y cómo puede moverse, el sistema de planificación decide cuál es la mejor manera de moverse de manera segura, eficiente y legal; y enviar comandos a los sistemas de control del vehículo (dirección, motor, cambio, frenos, señalización, etc.) para conducir. Este sistema pertenece al vehículo: cuál debe ser circular, a qué velocidad, cuándo gira, acelera o frena, cuándo para… El ordenador de a bordo recibe información de los sistemas de percepción y predicción, y comprueba la velocidad y ubicación de el vehículo. el vehículo varía varias veces por segundo; para asegurarse de ejecutar los movimientos planificados. MÁS INFORMACIÓN Actualidad Skoda publica los primeros resultados del nuevo Octavia Actualidad Renault Clio híbrido 2024: la eficiencia como bandera noticia En el Centro Tecnológico de McLaren: un día mágico El más increíble de todos los procesos de percepción, previsión y planificación es que se lleva a cabo de forma práctica en tiempo real, de la misma manera y procesa la transmisión de información que genera un vehículo que está filmando y cambiando de actividad cada segundo. Hay otros campos de investigación avanzados relacionados con la conducción autónoma: el desarrollo de hardware capaz de procesar muchos gigabytes de información por segundo; y también software equipado con algoritmos que permiten un método de aprendizaje rápido y eficiente.