Hacer que los vehículos autónomos sean más seguros: investigadores del NCSU desarrollan una solución
Fecha de publicación:Si los vehículos autónomos alguna vez van a lograr una adopción generalizada, necesitamos saber que son capaces de sortear situaciones de tráfico complejas, como incorporarse al tráfico pesado cuando los carriles desaparecen en una autopista. Con ese fin, investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado una técnica que permite que el software de vehículos autónomos realice los cálculos relevantes más rápidamente, mejorando tanto el tráfico como la seguridad en sistemas de vehículos autónomos simulados.
"En este momento, los programas diseñados para ayudar a los vehículos autónomos a navegar en los cambios de carril se basan en hacer que los problemas sean lo suficientemente simples desde el punto de vista computacional como para resolverlos rápidamente, de modo que el vehículo pueda operar en tiempo real", dice Ali Hajbabaie, autor correspondiente de un artículo sobre el trabajo y profesor asistente de ingeniería civil, de construcción y ambiental en NC State. “Sin embargo, simplificar demasiado el problema puede crear un nuevo conjunto de problemas, ya que los escenarios del mundo real rara vez son simples.
“Nuestro enfoque nos permite abarcar la complejidad de los problemas del mundo real. En lugar de centrarnos en simplificar el problema, desarrollamos un algoritmo distribuido cooperativo. Básicamente, este enfoque divide un problema complejo en subproblemas más pequeños y los envía a diferentes procesadores para que los resuelvan por separado. Este proceso, llamado paralelización, mejora significativamente la eficiencia”.
Hasta el momento, los investigadores sólo han probado su enfoque en simulaciones, donde los subproblemas se comparten entre diferentes núcleos del mismo sistema informático. Sin embargo, si los vehículos autónomos alguna vez utilizan este enfoque en la carretera, los vehículos se conectarían entre sí y compartirían los subproblemas informáticos.
En las pruebas de concepto, los investigadores observaron dos cosas: si su técnica permitía que el software de vehículos autónomos resolviera problemas de fusión en tiempo real; y cómo el nuevo enfoque “cooperativo” afectó el tráfico y la seguridad en comparación con un modelo existente para la navegación de vehículos autónomos.
En términos de tiempo de cálculo, los investigadores descubrieron que su enfoque permitía a los vehículos autónomos navegar en escenarios complejos de fusión de carriles de autopistas en tiempo real con tráfico moderado y pesado, con un rendimiento más irregular cuando los volúmenes de tráfico eran particularmente altos.
Pero cuando se trataba de mejorar el tráfico y la seguridad, la nueva técnica funcionó excepcionalmente bien. En algunos escenarios, particularmente cuando el volumen de tráfico era menor, los dos enfoques funcionaron más o menos igual. Pero en la mayoría de los casos, el nuevo enfoque superó al modelo anterior por un margen considerable. Es más, la nueva técnica tuvo cero incidentes en los que los vehículos tuvieron que detenerse o en los que hubo "condiciones cercanas a un choque". Los resultados del otro modelo incluyeron múltiples escenarios en los que hubo literalmente miles de paradas y condiciones cercanas al choque.
"Para una prueba de concepto, estamos muy satisfechos con el rendimiento de esta técnica", afirma Hajbabaie. “Hay margen de mejora, pero hemos tenido un gran comienzo.
"La buena noticia es que estamos desarrollando estas herramientas y abordando estos problemas ahora, de modo que estamos en una buena posición para garantizar sistemas autónomos seguros a medida que se adopten más ampliamente".
El papel, "Optimización de trayectoria cooperativa distribuida y cambio de carril de vehículos automatizados conectados: segmentos de autopista con cambio de carril”, aparece en la revista Investigación de transporte Parte C. El primer autor del artículo es Mehrdad Tajalli, un doctorado reciente de NC State. El artículo fue coautor de Ramin Niroumand, estudiante de doctorado en NC State.
(C) NCSU
Fuente del artículo original: WRAL TechWire