La IA en los coches autónomos

Los coches que se conducen solos ya no son sólo una idea futurista; se están convirtiendo en una realidad, impulsados por los avances en inteligencia artificial (IA) para la conducción autónoma. Estos vehículos dependen en gran medida de sistemas avanzados de IA, sobre todo de visión por ordenadorpara comprender e interpretar el mundo que les rodea. Esta tecnología les permite identificar objetos, reconocer señales de tráfico y navegar con seguridad por entornos complejos en tiempo real.

Con un mercado mundial de coches autónomos valorado en más de 27.000 millones de dólares estadounidenses en 2021 -y que se espera que crezca hasta casi 62.000 millones en 2026-, está claro que la IA para la conducción autónoma está dando forma al futuro del transporte. En este artículo, analizaremos más de cerca cómo se aplica la visión por ordenador en los coches autónomos, cubriendo aplicaciones clave como la detección de peatones, el reconocimiento de señales de tráfico y los sistemas de mantenimiento de carril, mostrando cómo estas innovaciones están transformando el futuro de la conducción.

El papel de la IA en los coches autoconducidos

La IA puede ayudar mucho a los coches autónomos a comprender su entorno y tomar decisiones en tiempo real. Exploremos cómo la IA, entre sus muchas aplicaciones, ayuda en la detección de peatones y el reconocimiento de señales de tráfico, dos elementos clave que mejoran la fiabilidad de la conducción autónoma.

IA para la detección de peatones

Conducir implica una concentración constante y ser consciente de lo que ocurre a nuestro alrededor mientras estamos al volante. La IA en los coches autónomos puede ayudar en innumerables aspectos del uso cotidiano de nuestros vehículos. Por ejemplo, puede desempeñar un papel importante en la seguridad de los peatones, detectándolos y prediciendo sus movimientos. Según el "Estudio sobre la detección de peatones en coches autónomoseste proceso comienza con las cámaras del coche, situadas alrededor del vehículo para captar una visión completa del entorno, incluidas carreteras, aceras y pasos de peatones. Estas cámaras captan constantemente datos visuales que ayudan al coche a "ver" a los peatones, incluso en situaciones difíciles o de mucho tráfico.

Los datos visuales recogidos pueden procesarse utilizando modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8. Para ello, el primer paso es utilizar detección de objetos que consiste en identificar la ubicación de posibles objetos, como peatones, vehículos y señales de tráfico, dentro de la imagen. Una vez detectados, el modelo de IA pasa al siguiente paso, que es la clasificación-determinar qué es realmente cada objeto detectado. Los modelos se entrenados en amplios conjuntos de datoslo que les permite reconocer peatones en distintas posturas, condiciones de iluminación y entornos, incluso cuando están parcialmente ocultos o en movimiento.

Mientras que algunos modelos de visión artificial destacan en la detección y clasificación, otros se centran en tareas como la predicción del movimiento de los peatones detectados. En estos sistemas, una vez que un objeto se clasifica como peatón, el modelo de IA va un paso más allá y predice su próximo movimiento. Por ejemplo, si alguien está parado en el borde de un paso de peatones, el coche puede anticipar si podría pisar la calzada. Esta capacidad de predicción es crucial para que el vehículo reaccione en tiempo real reduciendo la velocidad, deteniéndose o cambiando de dirección para evitar cualquier peligro potencial. Para que estas decisiones sean aún más inteligentes, los sistemas de IA pueden combinar los datos visuales de las cámaras con los de otros sensores, como el LIDAR, para que el coche tenga un conocimiento más completo de su entorno.

‍

IA para el reconocimiento de señales de tráfico

El reconocimiento de señales de tráfico, abreviado TSR, es otra parte importante de los coches autónomos. Ayuda al vehículo a reconocer y responder a las señales de tráfico en tiempo real, como señales de stop, límites de velocidad y direcciones. Esto garantiza que el coche respete las normas de tráfico, evite accidentes y permita a los pasajeros disfrutar de un viaje tranquilo y seguro.

El núcleo de TSR son algoritmos de aprendizaje profundo que utilizan las cámaras del coche para identificar señales. Estos sistemas tienen que funcionar en diferentes condiciones como lluvia, poca luz o cuando la señal se ve desde un ángulo. Los métodos más antiguos se basan en técnicas como el análisis de la forma y el color de las señales, pero a menudo pueden fallar en situaciones complejas, como cuando hace mal tiempo.

En el artículo de investigación "Un enfoque basado en YOLOv8 para la detección multiclase de señales de tráfico"los autores describen el uso de modelo YOLOv8 para identificar las zonas de las imágenes donde se encuentran las señales de tráfico. El modelo se entrenó con un conjunto de datos que incluye imágenes de señales de tráfico en diversas condiciones, como diferentes ángulos, iluminación y distancias. Una vez que el modelo YOLOv8 detecta Una vez que el modelo YOLOv8 detecta las regiones que contienen señales de tráfico, las clasifica con exactitud, alcanzando una impresionante precisión del 80,64%. Estas capacidades podrían ayudar a los vehículos autónomos a comprender el estado de las carreteras identificando las señales de tráfico importantes en tiempo real, lo que podría contribuir a tomar decisiones de conducción más seguras.

‍

Beneficios de la IA en los coches autoconducidos

La IA está cambiando progresivamente el funcionamiento de los coches autoconducidos, haciéndolos más seguros y eficientes. Con algoritmos inteligentes y la capacidad de procesar datos rápidamente, estos coches pueden detectar peligros, tomar mejores decisiones de conducción e incluso reducir su en el medio ambiente.. Estas son algunas de las principales ventajas que la IA aporta a los coches autónomos.

Mayor seguridad

La IA es capaz de mejorar la seguridad de los coches autoconducidos al permitir la detección y respuesta en tiempo real a los peligros. Según un informe de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), el 94 % de los accidentes graves se deben a errores humanos. La IA tiene el potencial de reducir este tipo de incidentes al reaccionar más rápido que los conductores humanos, lo que podría reducir los índices de siniestralidad en un 90% a medida que los sistemas autónomos vayan avanzando.

Mayor fluidez del tráfico y ahorro de combustible

La IA en la detección de objetos por vehículos autónomos no sólo contribuye a la seguridad, sino que también mejora la fluidez del tráfico. Gracias a la IA, estos vehículos pueden ajustar su velocidad, mantener una distancia óptima y reducir la necesidad de frenar o acelerar repentinamente, todo lo cual ayuda a minimizar la la congestión del tráfico. Los algoritmos de IA también optimizan la eficiencia del combustible asegurando que los coches sigan las rutas más eficientes, eviten paradas innecesarias y gestionen el consumo de combustible mejor que los conductores humanos. Como resultado, la IA no sólo mejora la experiencia de conducción, sino que también contribuye a reducir las emisiones y los costes de combustible.

El futuro de los coches autónomos 

El futuro de los coches autoconducidos gira en torno a la consecución del Nivel 5 de autonomía, lo que significa una conducción totalmente autónoma sin necesidad de intervención humana, independientemente del entorno o la situación. Para entender hacia dónde se dirige la tecnología, es importante desglosar los cinco niveles de conducción autónoma definidos por la Sociedad de Ingenieros de Automoción (SAE):

• Nivel 0: Sin automatización. El conductor humano tiene todo el control.
  ‍
• Nivel 1: Asistencia al conductor. Los sistemas básicos, como el control de crucero, ayudan a conducir pero requieren supervisión humana.
  ‍
• Nivel 2: Automatización parcial. El vehículo puede controlar tanto la dirección como la aceleración, pero el conductor debe seguir involucrado y preparado para tomar el control.
  ‍
• Nivel 3: Automatización condicional. El vehículo puede gestionar la mayoría de las tareas de conducción, pero se requiere la intervención humana en situaciones complejas.
  ‍
• Nivel 4: Alta automatización. El coche puede conducir por sí solo en la mayoría de los entornos y condiciones, aunque puede seguir siendo necesario un conductor en condiciones extremas.
  ‍
• Nivel 5: Automatización total. El vehículo es totalmente autónomo y puede funcionar en todas las condiciones sin intervención humana.

En la actualidad, la mayoría de los vehículos disponibles en el mercado funcionan con un nivel de autonomía 2, en el que el vehículo puede ayudar a controlar la dirección y la velocidad, pero el conductor debe seguir participando. Mercedes-Benz es una de las primeras empresas en alcanzar el nivel 3 de autonomía, que permite al conductor, en determinadas condiciones, apartar las manos del volante y los ojos de la carretera para observar el entorno.

Sin embargo, alcanzar el nivel 5 de autonomía, en el que los vehículos pueden desplazarse por todo tipo de terrenos, desde centros urbanos concurridos hasta carreteras rurales remotas, sin mapas ni intervención humana, plantea importantes retos. Entre ellos se encuentra el desarrollo de una IA avanzada capaz de tomar decisiones en tiempo real en entornos impredecibles, gestionar condiciones meteorológicas complejas y garantizar la seguridad en todos los escenarios de conducción.

Principales conclusiones

La IA es la clave para que los coches autónomos sean una realidad. Ayuda a estos vehículos a detectar objetos, reconocer señales de tráfico, mantenerse en sus carriles y, con modelos de visión por ordenador como YOLOv8ayudan a la gestión del tráficoy optimizar la gestión del aparcamientopara que la conducción sea más segura y fluida. Tecnologías como YOLO y CNN permiten a los coches tomar decisiones inteligentes en la carretera. Ahora mismo, la mayoría de los coches autónomos funcionan en el Nivel 2, en el que asisten en la conducción pero siguen necesitando la atención humana, y se está probando la autonomía de Nivel 3, que permite una conducción con manos libres limitada.

El gran reto que tenemos por delante es alcanzar el Nivel 5 de autonomía, en el que los coches pueden conducir por sí mismos en cualquier condición sin ayuda humana. Esto exigirá más trabajo para manejar imprevistos y crear sistemas que puedan tomar decisiones en tiempo real en todas las situaciones. A medida que mejora la IA, los coches totalmente autónomos están cada vez más cerca, lo que promete carreteras más seguras y una experiencia de conducción más cómoda.

¿Le interesa la IA? Explora nuestro repositorio GitHub para sumergirte en proyectos innovadores y conectar con nuestra creciente comunidad. En atención sanitaria hasta innovaciones en conducción autónomaestamos impulsando el futuro de la IA.