Cameron Merritt
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Desafortunadamente, los autos autónomos no pueden descubrir la emoción de la carretera abierta. Pero algunos científicos del MIT están trabajando para cambiar eso. Peter Cade / Getty Images Los coches autónomos son indiscutiblemente gente de la ciudad. Enviar uno de estos vehículos, que dependen de GPS y sensores en lugar de conductores humanos para su operación, a las montañas de Colorado es similar a dejar caer a los habitantes de Manhattan de toda la vida en las tierras salvajes de las Montañas Rocosas y decirles que encuentren el camino a casa. En la actualidad, los vehículos autónomos dependen en gran medida de mapas en 3D intrincadamente detallados de sus entornos citados, en los que todo, desde los carriles de la calle hasta la ubicación de las aceras, ya es conocido por la computadora del vehículo y combinado con sofisticados sensores integrados..
Hay alrededor de 4 millones de millas de carreteras en los Estados Unidos, y aproximadamente el 35 por ciento de ellas ni siquiera están pavimentadas, y mucho menos mapeadas con exquisito detalle por los fanáticos de las computadoras que garantizan la confiabilidad de los autos autónomos en las áreas metropolitanas. Es por eso que los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) están trabajando para hacer que estos autos sean más capaces en calles y carreteras que no están marcadas, bien iluminadas ... o incluso realmente mapeadas. El proyecto se llama MapLite y puede ayudar, bueno, a preparar el futuro para que los vehículos automáticos naveguen de manera más segura..
MapLite requiere datos GPS básicos, como los que encontraría en la aplicación de mapas de su teléfono inteligente, para darle al automóvil una idea aproximada de su ubicación. Luego, el LIDAR a bordo (que significa Detección de luz y rango), un método de detección remota que utiliza rayos láser pulsados para inspeccionar los alrededores inmediatos, detecta fácilmente la superficie de la carretera porque la carretera es muy plana en comparación con el suelo natural irregular típico. Un sensor de unidad de medida inercial (IMU) agrega más datos a la mezcla y, en conjunto, los sistemas permiten que el automóvil vea unos 100 pies (30 metros) adelante en cualquier momento dado..
En otras palabras, MapLite permite que estos autos se conduzcan solo a través de sensores, utilizando mapas muy aproximados y datos de GPS para instrucciones básicas. El LIDAR sirve como una especie de sensor, indicando bordes de carreteras y partiendo hacia puntos seguros "locales" que ve en el camino hacia su destino final. MapLite todavía no puede maniobrar en carreteras de montaña, ya que no puede manejar grandes cambios de elevación que podrían confundir al sistema. Pero ese es el próximo obstáculo a superar.
"Me imagino que los autos autónomos del futuro siempre harán algún uso de mapas 3D en áreas urbanas", dice el estudiante graduado de CSAIL Teddy Ort, autor principal de un artículo sobre el sistema, en un comunicado de prensa ". Pero cuando se les pida que hagan un viaje fuera de los caminos trillados, estos vehículos deberán ser tan buenos como los humanos al conducir por caminos desconocidos que nunca antes habían visto. Esperamos que nuestro trabajo sea un paso en esa dirección ".
AHORA ESTO ES INTERESANTE Algunos sistemas autónomos, como MapLite, se apoyan en sensores integrados. Otros, como Waymo, un hermano de Google, también utilizan un tipo de aprendizaje automático para perfeccionar el conocimiento de la situación y abordar peligros como la nieve y los peatones. Las tecnologías de Waymo son tan sofisticadas que los automóviles a menudo viajan miles de millas sin intervención del conductor. Otros sistemas todavía están luchando, como el empleado por Uber, en el que los conductores a veces tienen que intervenir casi cada milla, para que no golpeen y maten a los peatones que las computadoras marcan como "falsos positivos".