La búsqueda para diseñar el automóvil autónomo perfecto ha sido un lugar común desde los primeros días de la industria automotriz. Después de más de un siglo de innovación y trucos tecnológicos avanzados, cada vez es más posible tener un automóvil que pueda conducirse solo, y muchas empresas ya están trabajando en proyectos relacionados en la vía pública.
Los automóviles autónomos se consideran una de las tecnologías más prometedoras del siglo XXI, ya que están equipados con sensores y computadoras que les permiten conducir sin intervención humana. Tiene el potencial de revolucionar la forma en que viajamos, trabajamos y vivimos.
Pero, ¿cómo funcionan los coches autónomos? ¿Qué tan cerca está de realizar sus sueños de piloto automático? Verificar Ciudades inteligentes y autos autónomos: ¿cómo es el futuro de la industria automotriz?
¿Qué son los coches autónomos?
Como sugiere el nombre, los autos sin conductor son autos que pueden sentir su entorno y controlar sus movimientos sin intervención humana. La mayoría de los automóviles autónomos modernos requieren que un conductor se haga cargo en caso de emergencia. Fuera de las emergencias o situaciones en las que el automóvil comienza a actuar de manera extraña, se supone que debe manejar la mayoría de los manejos sin ningún tipo de intervención del conductor.
¿Cómo funcionan los coches autónomos?
Los autos sin conductor utilizan una combinación de sensores y cámaras para crear una imagen en 3D del mundo que los rodea. Luego, el software avanzado se usa para detectar automóviles, personas y obstáculos en la carretera, lo que permite que el automóvil se conduzca de manera segura mientras sigue las reglas de tránsito.
Varias compañías están trabajando en esta tecnología, lo que significa que hay varias formas diferentes de hacer un automóvil autónomo. También hay diferentes niveles dedicados a los coches autónomos con diferentes características.
Reservar y viajar en un taxi autónomo de Waymo es una de las maneras más fáciles de experimentar un automóvil autónomo por sí mismo, pero deberá estar en Arizona para su primer viaje en Waymo.
Explicación de los niveles del coche autónomo
La mayoría de los automóviles autónomos del mundo no son modelos totalmente autónomos y se clasifican en seis niveles diferentes de automatización, cada uno de los cuales ofrece una mejor automatización que el anterior.
- Los autos de nivel 0 no tienen ninguna automatización donde el conductor humano será el responsable de todas las tareas de conducción.
- Los automóviles de nivel 1 tienen funciones de asistencia al conductor, como asistencia para mantenerse en el carril o control de crucero adaptativo, pero el automóvil solo puede realizar una tarea a la vez y se requiere un conductor humano para conducir el automóvil.
- Los autos de nivel 2 tienen automatización parcial. Esto significa que puede controlar cosas como la dirección, pero aún necesita el comando humano. Un automóvil puede combinar dos o más tareas automatizadas, como la dirección y la aceleración, simultáneamente.
- Los automóviles de nivel 3 tienen automatización condicional, el automóvil puede conducir del punto A al punto B sin intervención humana, pero solo bajo ciertas condiciones. El conductor aún debe estar listo para tomar el relevo en cualquier momento porque el sistema le pedirá que intervenga en situaciones críticas.
- Los autos de nivel 4 están altamente automatizados, lo que permite que el auto se conduzca completamente dentro de áreas geo-cercadas y no necesariamente operará en ciertas condiciones climáticas.
- Los coches de nivel XNUMX están totalmente automatizados y pueden circular por la vía pública sin intervención humana, es posible que no estén equipados con volante ni pedal de freno.
Los primeros tres niveles requieren que un conductor humano controle el vehículo mientras se conduce, mientras que los tres niveles restantes requieren interacción humana limitada o nula. Cada nivel de automatización de vehículos es un hito, pero el quinto nivel es el más emocionante y es lo que muchas empresas están trabajando arduamente para lograr.
Dispositivos para coches autónomos
Sorprendentemente, las limitaciones de hardware no son un gran problema en el espacio de los automóviles autónomos. En teoría, los únicos sensores que necesita para que funcione un automóvil autónomo son cámaras normales, con un procesamiento de software que analiza y visualiza los diversos datos capturados. Por supuesto, es mucho más seguro usar una combinación de diferentes sensores para brindarle al software la mayor cantidad de información posible.
¿Cómo funciona LiDAR en los coches autónomos?
Los sensores LiDAR miden la profundidad para producir un modelo 3D preciso del entorno de un automóvil autónomo. Esto se logra emitiendo millones de pulsos de láser cada segundo y midiendo el tiempo que tarda cada pulso en reflejarse. Cuanto mayor sea el tiempo de reflexión, más lejos estará el objeto del sensor.
Esta tecnología ayuda al automóvil autónomo a comprender su entorno y las cosas que lo rodean. Esto incluye edificios, personas y animales, así como todo lo demás por lo que pasa el vehículo. En un día despejado, LiDAR es todo lo que un vehículo necesita para navegar en entornos urbanos ajetreados. Sin embargo, su rendimiento disminuye debido a la lluvia o la niebla, por lo que los automóviles autónomos no pueden confiar en LiDAR como el único tipo de sensor. Verificar ¿Qué es la tecnología LiDAR y cómo funciona?
¿Cómo funciona el radar en los coches autónomos?
El radar juega un papel similar al de LiDAR en los vehículos autónomos. En lugar de emitir láseres, emite ondas de radio y mide los reflejos de los objetos que te rodean. El objetivo sigue siendo comprender el entorno que rodea al coche.
Los sensores LiDAR tienen 10 veces más precisión que el radar, pero el radar no se ve afectado por condiciones climáticas adversas. Los sensores de radar también son más baratos que los sensores LiDAR.
¿Cómo funcionan las cámaras visuales en los coches autónomos?
Empresas como Waymo de Google utilizan una combinación de LiDAR, radar y cámaras normales para sus conjuntos de sensores principales. Por otro lado, Tesla ha optado por invertir íntegramente en cámaras estándar y software avanzado para la navegación autónoma por carretera.
La tecnología de reconocimiento facial existe desde hace mucho tiempo, aunque se usa principalmente en teléfonos inteligentes y soluciones de seguridad avanzadas. Con los autos autónomos, el objetivo es llevarlo al siguiente nivel, con el reconocimiento de objetos basado en el aprendizaje automático, detectando edificios, autos, personas y todo lo demás alrededor de su auto.
Otros sensores en el coche autónomo
El radar, el LiDAR y las cámaras normales suelen ser los sensores principales en un automóvil autónomo, pero algunos automóviles tienen más. Los dispositivos adicionales, como los sensores ultrasónicos, le dan al vehículo una mayor comprensión de su entorno. Esto hace posible que los vehículos autónomos respondan a señales invisibles, como el sonido de la sirena de una ambulancia.
El “cerebro” del coche autónomo
Ya sea Tesla, Waymo u otro sistema de automóvil autónomo, todos estos automóviles necesitan una computadora central o "cerebro" para procesar los datos proporcionados por sus sensores. La plataforma Drive AGX de Nvidia es un ejemplo destacado de esto, pero algunos fabricantes de automóviles eligen desarrollar este tipo de tecnología internamente. Verificar Comparación del modelo X de Tesla con el modelo Y: diferencias clave.
El software detrás de los coches autónomos
Crear un software funcional para un automóvil autónomo es uno de los mayores desafíos para los fabricantes. Es relativamente fácil crear un programa que utilice señales de tráfico y datos de geolocalización para seguir rutas recientes. Pero, ¿qué pasa si otro coche te adelanta o un animal se mete en la carretera?
Las carreteras no son lugares predecibles. El software de un coche autónomo debe ser capaz de responder a un amplio abanico de situaciones diferentes, muchas de las cuales son imposibles de programar con antelación.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático en vehículos autónomos
La inteligencia artificial está en el corazón de la industria de los automóviles autónomos. En esencia, los autos sin conductor tienen como objetivo imitar el cerebro humano mientras conducen, lo que significa que deben poder tomar decisiones basadas en una amplia gama de variables. Esto implica pasar por las intersecciones y comprobar las señales de tráfico que forman parte de la carretera, junto con otros vehículos, personas y obstáculos con los que el conductor medio suele estar familiarizado.
A los humanos les llevará mucho tiempo crear bases de datos y algoritmos que aprendan absolutamente todo sobre la marcha. En cambio, los fabricantes como Tesla utilizan el aprendizaje automático para entrenar y mejorar sus algoritmos.
Los algoritmos de aprendizaje automático en los coches autónomos deben partir de unos datos básicos, pero gran parte de su aprendizaje tiene lugar en la carretera. Esto es lo que hace que sea tan importante que las empresas puedan probar sus coches en carreteras reales, pero también significa que los coches autónomos mejorarán cuanto más se conduzcan.
Un peatón que sale frente a él es un buen caso de prueba para el aprendizaje automático en un automóvil autónomo. El auto tiene varias opciones en este escenario; Puede tratar de rodear a la persona, pisar los frenos y tratar de detenerse, o usar una bocina para alertarla. La mayoría de los automóviles autónomos adoptarán un enfoque activo ante tales obstáculos, descartando la última opción.
A partir de aquí, debe decidir si es mejor desviarse o pisar los frenos, teniendo en cuenta cosas como la velocidad, la distancia, las condiciones climáticas y una variedad de otros factores ambientales. Si, por ejemplo, al desviarse, el auto se interpusiera en el camino de los autos que se aproximan, probablemente optaría por frenar.
No responder correctamente y lograr responder como se esperaba ayuda al automóvil autónomo a aprender cómo abordar problemas similares en el futuro. Idealmente, estos datos se comparten entre los automóviles autónomos para garantizar que mejoren juntos.
Otro software de coche autónomo
Además de la inteligencia artificial, hay muchos otros programas integrados detrás de escena en un automóvil autónomo. Los sistemas de mapeo GPS ayudan al automóvil a navegar por las carreteras con precisión, mientras que los sistemas de monitoreo del conductor aseguran que la persona detrás del volante esté enfocada, incluso en el modo de conducción autónoma.
Cada empresa de automóviles autónomos adopta un enfoque diferente del software, lo que significa que es raro que sean abiertos sobre cómo funcionan sus herramientas. Verificar Los sistemas de asistencia al conductor más avanzados en automóviles.
¿Son seguros los coches autónomos?
Es justo cuestionar la seguridad de los autos autónomos modernos, especialmente con la creciente lista de muertes y lesiones sin conductor. Como puede ver por la prevalencia de los sistemas de monitoreo de conciencia del conductor en muchos autos sin conductor, incluso sus fabricantes saben que aún no son perfectos.
Pero este no es el punto. Los coches autónomos todavía tienen un largo camino por recorrer. Esto significa que los entusiastas de los automóviles autónomos deben esperar un poco más por un automóvil controlado por IA que se conduce solo y que podrá llevarlo a cualquier parte. Puedes ver ahora Hacks de cargadores de automóviles eléctricos: ¿debería preocuparse?
