Desarrollado: una ‘ copiloto inteligente ‘ para autos

CAMBRIDGE, MA–Barriles y conos salpican un campo abierto en solución salina, Mich., formando una carrera de obstáculos para un vehículo modificado. Un controlador remotamente novillos el vehículo a través del curso de una localidad cercana como un investigador observa. Ocasionalmente, el investigador indica al controlador que mantenga recta la rueda — una trayectoria que aparece para poner el vehículo en un curso de colisión con un cañón. A pesar de las acciones del conductor, el vehículo propio novillos alrededor del obstáculo, pasando el control al conductor una vez que el peligro ha pasado.

La clave de la maniobra es un nuevo sistema de seguridad semiautónomas desarrollado por Sterling Anderson, un estudiante de doctorado en el del MIT Departamento de ingeniería mecánica y Karl Iagnemma, investigador principal en el grupo de movilidad robótico del MIT.

El sistema utiliza una cámara a bordo y láser telémetro para identificar riesgos en el entorno de un vehículo. El equipo ideó un algoritmo para analizar los datos e identificar las zonas seguras, evitando, por ejemplo, barriles en un campo, o en otros coches en una carretera. El sistema permite un controlador controlar el vehículo, tomando sólo la rueda cuando el controlador está a punto de salir de una zona segura.

Anderson, quien ha estado probando el sistema en Michigan desde septiembre pasado, lo describe como un “copiloto inteligente” que supervisa el rendimiento del conductor y hace los ajustes necesarios entre bastidores para mantener el vehículo de chocar con obstáculos, o dentro de una región segura del medio ambiente, como un carril o área abierta.

“La auténtica innovación es la que permitan compartir [control],” dice Anderson. “Si usted quiere conducir, te acaba… Asegúrese de que no consigues nada.”

Fuera de la ruta de batido

Investigación de robótica se ha centrado en los últimos años en el desarrollo de sistemas — de los coches al equipo médico para maquinaria industrial — que puede ser controlado por robots o seres humanos. En su mayor parte, estos sistemas operan en rutas preprogramadas.

Como ejemplo, Anderson señala la tecnología detrás de aparcamiento de coches. Parque paralelo, un conductor activa la tecnología por mover un interruptor y tomando sus manos al volante. El coche luego parques, siguiendo un camino pre-programadas basado en la distancia entre vehículos vecinas.

Mientras que una ruta planificada puede funcionar bien en una situación de estacionamiento, Anderson dice cuando se trata de una conducción, o incluso múltiples paths está limitando demasiado.

“El problema es que los seres humanos no creo que de esa manera,” dice Anderson. “Cuando usted y yo, nosotros no elegir un camino y sígalo obsesivamente. Normalmente usted y veo un carril o un estacionamiento y decimos, ‘ aquí es el campo de viaje seguro, aquí toda la región de la carretera que puedo usar, y no voy a preocuparse restante en una línea específica, como estoy segura en la carretera y evitar colisiones.’ “

Anderson y Iagnemma integran esta perspectiva humana en su sistema robótico. El equipo se acercó con un enfoque para identificar las zonas seguras, o “homotopies”, en lugar de rutas específicas de viajes. En lugar de asignación de rutas individuales a lo largo de una carretera, los investigadores dividieron en triángulos, de medio ambiente de un vehículo con ciertas aristas de triángulo que representan un obstáculo o límite de lane.

Los investigadores idearon un algoritmo que “restringe” bordes contiguos de obstáculo, permitiendo que un controlador navegar a través de cualquier borde del triángulo excepto aquellos que son limitados. Si un controlador está en peligro de cruzar un borde restringido — por ejemplo, si él se ha quedado dormido al volante y está a punto de chocar con una barrera o un obstáculo: el sistema se encarga, el coche de dirección hacia la zona de seguridad.

Building trust

Hasta ahora, el equipo ha ejecutado más de 1.200 ensayos del sistema, con pocas colisiones; la mayoría de estas se produjo cuando no se ha podido identificar un obstáculo glitches en cámara del vehículo. En su mayor parte, el sistema ha ayudado con éxito a controladores evitar colisiones.

En experimentos, Anderson también ha observado una interesante respuesta humana: aquellos que confían en el sistema tienden a desempeñarse mejor que aquellos que no. Por ejemplo, cuando se le preguntó para sujetar la rueda recta, incluso ante una posible colisión, conductores que confía en el sistema condujeron a través del curso, más rápidamente y con confianza a quienes desconfían del sistema.

¿Y lo que el sistema sentiría como para alguien que desconoce que es activado? “Es probable que solo pensarías que eres un piloto muy talentoso,” dice Anderson. “Diría, ‘Hey, saqué esta ‘, y no sabría que el coche está cambiando las cosas tras bambalinas para asegurarse de que el vehículo permanezca seguro, incluso si las entradas no son”.

Reconoce que esto no es necesariamente algo bueno, especialmente para personas que simplemente aprender a conducir; principiantes pueden acabar pensando que son controladores mejores lo que realmente son. Sin votos negativos, estos controladores pueden convertirse realmente en menos cualificados y más dependientes de asistencia con el tiempo. Por otro lado, Anderson dice expertos controladores pueden sentirse plegados en el sistema de seguridad. Él y Iagnemma ahora están explorando maneras de adaptar el sistema a varios niveles de experiencia de conducción.

El equipo también con la esperanza de pare el sistema para identificar obstáculos utilizando un único teléfono móvil. “Podría pegarse su teléfono móvil en el salpicadero, y utilizaría la cámara, acelerómetros y giróscopo para proporcionar la retroalimentación necesaria por el sistema,” dice Anderson. “Creo que nos encontraremos con mejores formas de hacerlo que serán más sencillo, más barato y permitir a los usuarios más acceso a la tecnología”.

El grupo presentó detalles del sistema de seguridad recientemente en el Simposio de vehículos inteligentes en España.

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