Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos (AV), también conocidos como coches que se conducen solos, son vehículos capaces de detectar su entorno y navegar sin intervención humana. Representan una aplicación innovadora de la Inteligencia Artificial (IA), que combina sensores avanzados, algoritmos complejos y potentes procesadores para ejecutar todas las funciones de conducción. Su principal objetivo es aumentar la seguridad, mejorar la fluidez del tráfico e incrementar la movilidad de las personas que no pueden conducir. Esta tecnología está a la vanguardia de la innovación en la industria del automóvil y promete remodelar el transporte y la logística.

Tecnología básica

En el corazón de todo vehículo autónomo hay un sofisticado sistema que percibe el mundo, toma decisiones y controla las acciones del vehículo. Este sistema depende en gran medida de la visión por ordenador (VC), que actúa como los ojos del vehículo.

• Percepción: Los vehículos inteligentes utilizan un conjunto de sensores, como cámaras, radares y LiDAR, pararecopilar datos sobre su entorno. Los modelos de aprendizaje profundo procesan estos datos para realizar tareas críticas como la detección de objetos para identificar peatones, otros vehículos y señales de tráfico; la segmentación de imágenes para distinguir las superficies transitables de las aceras; y la estimación de poses para predecir las intenciones de peatones y ciclistas.
• Fusión de sensores: Los datos de diferentes sensores se combinan mediante un proceso denominado fusión de sensores. De este modo se crea un modelo único y más preciso del entorno que el que podría proporcionar cualquier sensor por separado, lo que mejora la fiabilidad y la seguridad.
• Toma de decisiones: Una vez comprendido el entorno, la IA debe tomar decisiones. Esto implica la planificación de la trayectoria, la regulación de la velocidad y la navegación por escenarios de tráfico complejos. El "cerebro" del vehículo inteligente utiliza modelos de aprendizaje automático basados en grandes cantidades de datos de conducción.

Niveles de autonomía

El desarrollo de los AV se suele clasificar en seis niveles definidos por la norma SAE International J3016, que describe la progresión desde la no automatización hasta la automatización total.

• Niveles 0-2: Estos niveles incluyen funciones en las que el conductor sigue teniendo el control, pero asistido por sistemas como el frenado de emergencia automático o el asistente de mantenimiento de carril. Muchos coches modernos cuentan con estos sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS).
• Niveles 3-5: Estos niveles implican grados crecientes de automatización en los que el vehículo asume las tareas de conducción en condiciones específicas (Nivel 3), en la mayoría de las condiciones (Nivel 4) o en todas las condiciones (Nivel 5). La verdadera "conducción autónoma" suele asociarse a los niveles 4 y 5. El funcionamiento seguro de estos sistemas avanzados es uno de los principales objetivos de organismos reguladores como la NHTSA.

Aplicaciones reales

Aunque los coches totalmente autónomos aún no son omnipresentes, la tecnología se está desplegando y probando activamente en diversas aplicaciones.

1. Servicios de robotaxi: Empresas como Waymo y Cruise están operando servicios comerciales de taxi con vehículos totalmente autónomos en varias ciudades. Estos servicios utilizan IA avanzada en vehículos autoconducidos para navegar por entornos urbanos, basándose en la detección y el seguimiento de objetos en tiempo real para garantizar la seguridad de los pasajeros.
2. Sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS): Funciones como el piloto automático de Tesla y sistemas similares de otros fabricantes son habituales en los vehículos nuevos. Estos sistemas utilizan cámaras e inteligencia artificial para automatizar tareas como la dirección, la aceleración y el frenado, lo que supone un paso adelante hacia la plena autonomía.

Desarrollo y formación

El desarrollo de AV implica pruebas y validaciones rigurosas, a menudo utilizando grandes conjuntos de datos como COCO o conjuntos de datos de conducción especializados como Argoverse y nuScenes. El entrenamiento de los modelos subyacentes con arquitecturas potentes como YOLO11 requiere importantes recursos informáticos(GPU) y marcos como PyTorch o TensorFlow. Los entornos de simulación como CARLA desempeñan un papel crucial a la hora de probar algoritmos de forma segura en innumerables escenarios antes de su despliegue en el mundo real. La validación de la seguridad de los sistemas audiovisuales es un reto complejo, como ponen de relieve investigaciones de organizaciones como RAND Corporation.

El despliegue de modelos a menudo implica técnicas de optimización como la cuantización de modelos para aceleradores de hardware especializados como los dispositivos Edge AI y NVIDIA Jetson. Todo el ciclo de vida se beneficia de sólidas prácticas de MLOps para la mejora y supervisión continuas.

Vehículos autónomos frente a robótica

Mientras que un vehículo autónomo es una forma especializada de robot, el término Robótica es mucho más amplio. La robótica abarca una amplia gama de máquinas automatizadas, como brazos de fabricación industrial, robots quirúrgicos y drones aéreos. Los vehículos autónomos son específicamente robots terrestres diseñados para transportar personas o mercancías, lo que representa una aplicación muy compleja y visible dentro del campo más amplio de la robótica.