211service.com
El nuevo automóvil sin conductor de Stanford
Ayer, un Volkswagen Passat condujo alrededor de un estacionamiento en Mountain View, CA, hizo giros de tres puntos y siguió las reglas en una parada de cuatro vías, todo sin intervención humana. El automóvil controlado por computadora se llama Junior y es la entrada oficial de la Universidad de Stanford en el DARPA Urban Challenge, una carrera en la que un automóvil autónomo debe navegar por las calles de la ciudad, obedecer las leyes de tránsito, evitar obstrucciones y, lo que es más importante, conducir bien entre otros automóviles en tráfico. Esta prueba es la primera aparición pública de Junior, diseñada para permitir DARPA (la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) prueba el automóvil y determina si pasa a la siguiente ronda del Desafío Urbano.
Piloto automático: Arriba hay una versión de Junior, el automóvil autónomo de Stanford. Si bien este automóvil puede trazar un curso sin conductor o asistencia remota, aún no está equipado con todos los sensores necesarios para competir en el Urban Challenge, una carrera en la que los vehículos autónomos recorren las calles de la ciudad. A continuación se muestra la computadora portátil que exhibe las instrucciones del curso para Junior. Los datos de la computadora portátil se envían a las computadoras de Junior, que guían el sistema de conducción automatizado.
La motivación del Urban Challenge es construir un coche mejor. Como todos sabemos, los autos no son seguros, dice Sebastián Thrun , líder del equipo y profesor de informática en Stanford. Los accidentes automovilísticos matan aproximadamente a 42.000 personas al año en Estados Unidos y alrededor de un millón de personas en todo el mundo, dice. Además, los automóviles son ineficientes, provocan atascos y requieren que las personas se concentren constantemente en la carretera durante los viajes largos. El objetivo de los investigadores de Stanford es diseñar un automóvil que pueda conducirse solo, posiblemente haciendo las carreteras más seguras y devolviendo a las personas su tiempo. La idea de un automóvil autónomo, en mi opinión, cambiará la sociedad, dice Thrun.
Hace dos años, el equipo de Stanford, utilizando un automóvil computarizado llamado Stanley, ganó el Gran Desafío de DARPA, una carrera de vehículos autónomos en el desierto. Ese automóvil tenía varios sensores GPS y láseres, una cámara y otro equipo para ayudarlo a avanzar en el recorrido. Junior se basa en la misma tecnología fundamental, dice Thrun, pero con algunas mejoras cruciales.
Junior usa el mismo tipo de percepción láser que Stanley, pero con mayor alcance. El nuevo automóvil tiene un total de ocho sistemas LIDAR que emiten haces de luz y detectan reflejos para determinar la distancia de otros objetos. Un sistema está montado en la parte delantera del techo de Junior y tiene un alcance de unos 100 metros, muchas veces el de Stanley. Otro sistema LIDAR apunta al suelo y realiza un seguimiento constante de la carretera y los marcadores de carril reflectantes. Un tercer sistema toma constantemente una imagen de 360 grados de su entorno. Todos estos datos son procesados por dos máquinas Intel de cuatro núcleos que funcionan a 2,3 gigahercios, y la información pertinente se transmite a los sistemas de conducción, que guían el coche.
Multimedia
Vea imágenes del automóvil autónomo de Stanford, llamado Junior.
Junior también está equipado con un sistema de ubicación precisa que incluye GPS y otros sensores que miden la revolución de las ruedas y la dirección en la que se mueve el automóvil. Juntos, estos sensores le permiten a Junior señalar su ubicación dentro de los 30 centímetros.
Es importante destacar que, dice Thrun, Junior tiene mucha más inteligencia que Stanley para que la computadora pueda lidiar con las intersecciones y el tráfico. Estas tareas simplemente no formaban parte de la carrera anterior, que básicamente consistía en conducir por una carretera sinuosa en el desierto. Esta inteligencia viene en forma de alrededor de 500 algoritmos probabilísticos diferentes que procesan toda la información ambiental recopilada por los sensores y toman la decisión que es más probable que sea la mejor. Thrun dice que estas decisiones se toman en menos de 300 milisegundos, lo que es suficiente para reducir la velocidad o cambiar de carril si un automóvil en otro carril intenta incorporarse al de Junior. En la última carrera, básicamente solo tenías que decidir si acelerar o desacelerar, dice Thrun, pero esta vez hay decisiones discretas además de eso.
En la prueba del jueves, Junior completó con éxito todas las tareas asignadas por DARPA. La primera fue una prueba de seguridad que aseguró que el equipo pudiera detener el automóvil de forma remota desde una velocidad de 20 millas por hora. Las otras tareas incluyeron navegar dentro de un carril, detenerse en las señales de alto, hacer giros en U, evitar obstáculos y seguir las instrucciones de manejo que brinda DARPA.
Junior pasará a otra prueba en octubre y, si todo va bien, finalmente competirá en la ronda final del Urban Challenge el 3 de noviembre.