Nuevo software aumenta la seguridad de los vehículos autónomos en situaciones de tráfico

La Universidad Técnica de Múnich (TUM) ha desarrollado un nuevo software que mejorará la seguridad de los vehículos autónomos cuando se enfrenten a situaciones de tráfico en la carretera. El software puede hacer predicciones sobre una situación de tráfico y funciona extremadamente rápido, haciendo predicciones cada milisegundo.

Este software será útil en una situación, por ejemplo, donde el vehículo autónomo se encuentre con otro vehículo y peatones al mismo tiempo. Este escenario parece impredecible y los conductores humanos experimentados tendrían que prestar atención a una variedad de factores diferentes.

La investigación se publicó en Nature Machine Intelligence, titulada “Usando la verificación en línea para evitar que los vehículos autónomos causen accidentes.”

Garantizando un software seguro

Matthias Althoff es profesor de Sistemas Ciberfísicos en TUM.

“Este tipo de situaciones presentan un desafío enorme para los vehículos autónomos controlados por programas de computadora”, dice Althoff. “Pero la conducción autónoma solo ganará aceptación del público en general si se puede garantizar que los vehículos no pondrán en peligro a otros usuarios de la carretera, no importa cuán confusa sea la situación de tráfico”.

Uno de los principales desafíos que rodean el desarrollo de software para vehículos autónomos es asegurarse de que no cause accidentes.

El software, que fue desarrollado por un equipo que incluye a Althoff en la Escuela de Robótica y Inteligencia de Máquina de TUM, es capaz de analizar y predecir eventos de tráfico de manera permanente mientras está en la carretera. Funciona grabando y evaluando datos de sensores de vehículos cada milisegundo, y el software puede hacer predicciones y cálculos para todos los movimientos posibles de cada participante en el tráfico. Esto depende de que los participantes sigan las regulaciones de tráfico, y como resultado, el sistema es capaz de predecir entre tres y seis segundos en el futuro.

Una vez que determina esos segundos futuros, el sistema decide sobre movimientos posibles para el vehículo autónomo, calculando al mismo tiempo movimientos de emergencia en caso de una situación peligrosa. Debido a este aspecto de emergencia del software, es común que el sistema solo siga rutas que no presenten colisiones predecibles donde se requiere la maniobra de emergencia.

Antes visto como no práctico

La razón por la que llevó tanto tiempo desarrollar un sistema como este es que tradicionalmente se consideraba como tiempo consumido y menos práctico que otras soluciones. Sin embargo, el equipo de investigadores ha demostrado ahora su efectividad y cómo implementarlo.

Se confían en modelos dinámicos simplificados para los cálculos, mientras que el análisis de alcance ayuda a calcular los movimientos de tráfico futuros. Como lleva tanto tiempo calcular a todos los usuarios de la carretera y sus características al mismo tiempo, el equipo se centró en modelos simplificados para acelerar el proceso. Estos modelos son matemáticamente factibles y tienen un rango de movimiento mayor que los reales, y permiten explorar un gran número de combinaciones posibles.

El equipo luego desarrolló un modelo virtual basado en datos de tráfico reales que se recopilaron durante pruebas de conducción con un vehículo autónomo, lo que proporcionó un entorno de tráfico real para probar el sistema.

“Usando las simulaciones, pudimos establecer que el módulo de seguridad no conduce a ninguna pérdida de rendimiento en términos de comportamiento de conducción, los cálculos predictivos son correctos, se evitan accidentes y en situaciones de emergencia el vehículo se detiene de manera demostrable en un lugar seguro”, dice Althoff.

El nuevo software es solo el último ejemplo de los avances que están teniendo lugar dentro del campo de los vehículos autónomos, y es una prueba adicional de la posible efectividad de lo que antes se consideraban soluciones no prácticas.