Teorico coche por libre

Teorico coche por libre

Definición de vehículo autónomo

Cuando entras en la autopista, estás entrando esencialmente en Matrix. Los que conozcan la película del mismo nombre se darán cuenta de que estoy sugiriendo que estás entrando en una especie de mundo simulado cuando tu coche sube por la rampa de la autopista y se incorpora al flujo de tráfico. Lo sepas o no, estás optando por jugar a un juego, aunque mucho más serio que el de los coches de choque de un parque de atracciones.

Puede parecer que simplemente estás conduciendo para ir al trabajo o para intentar llegar al partido, pero la realidad es que cada momento que pasas en la autopista pones en riesgo tu vida. Tu coche puede salir mal, por ejemplo, si pierde una rueda de repente, y te desvías por los carriles, posiblemente chocando con otros coches o cayendo por un terraplén de la autopista. O puede que estés conduciendo perfectamente y, de repente, un camión que te precede pise el freno de forma inesperada y te estrelles contra él.

Espero que esto no parezca morboso. Tampoco quiero parecer alarmista. Pero hay que admitir que todos estos escenarios son posibles y que, de hecho, corres el riesgo de perder la vida mientras estás en la autopista. En el caso de un conductor novel, como un adolescente que empieza a conducir, normalmente se puede ver en su cara una expresión que resume las circunstancias de la conducción en la autopista: el miedo más absoluto. Saben que un paso en falso puede ser fatal. Suelen estar algo sorprendidos de que alguien confíe en un adolescente para estar en una situación de tanta responsabilidad. Los adultos desprecian a la mayoría de los adolescentes por no tomarse en serio su responsabilidad y, sin embargo, les dejamos ponerse al volante de un coche de varias toneladas y conducir entre los demás.

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Conducción autónoma de nivel 4

Desde los coches que se conducen solos, pasando por los semáforos inteligentes, hasta los sistemas de energía que equilibran la oferta y la demanda: el futuro está lleno de sistemas autónomos, programados para percibir su entorno y tomar decisiones para alcanzar sus objetivos. Sergio Grammatico, profesor del Centro de Sistemas y Control de Delft, ya está pensando en el siguiente paso: reunir múltiples sistemas autónomos en un “sistema de sistemas”, por ejemplo, una autopista llena de coches autoconducidos que se coordinan entre sí. En su proyecto de subvención de inicio del ERC “Game Theoretic Control for Complex Systems of Systems”, Grammatico pretende tratar con agentes egoístas y no cooperativos, como los coches conducidos por humanos entre vehículos autónomos.

Basándose en los principios matemáticos de la teoría del control, se ha enseñado a los robots y vehículos a funcionar de forma autónoma durante décadas. Grammatico: “Gracias a las capacidades computacionales actuales, ahora tenemos sistemas inteligentes locales que pueden funcionar completamente por sí mismos. Pero ¿qué ocurre si los sistemas autónomos se juntan y necesitan trabajar juntos?”. Esta coordinación entre “agentes” autónomos es lo que Grammatico llama la próxima frontera.

Coches de autoconducción

Imagina que intentas girar a la izquierda en una carretera con mucho tráfico. Un coche tras otro pasa por delante de ti, manteniéndote atrapado mientras aumenta tu frustración. Finalmente, un conductor generoso decelera lo suficiente como para crear un hueco. Una comprobación del tráfico en la dirección opuesta, un poco de aceleración, y te incorporas al tráfico con éxito.

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Esta misma escena se repite en todo el mundo innumerables veces al día. Y es una situación en la que resulta difícil deducir tanto la física como los motivos de los demás conductores, como demuestra el hecho de que en Estados Unidos se produzcan 1,4 millones de accidentes al año por culpa de conductores en proceso de giro. Ahora imagina que se añaden los vehículos autónomos a la mezcla. Éstos suelen limitarse a evaluar sólo la física y a tomar decisiones conservadoras en situaciones en las que la información es ambigua.

Ahora, un grupo de informáticos ha descubierto cómo mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos (AV) en estas circunstancias. Los científicos han dotado a sus vehículos autónomos de una teoría mental limitada, que les permite interpretar mejor lo que les dicen los comportamientos de los conductores humanos cercanos.

Niveles de conducción autónoma

Un coche autónomo es un vehículo capaz de percibir su entorno y funcionar sin la intervención humana. No es necesario que un pasajero humano tome el control del vehículo en ningún momento, ni que esté presente en él. Un coche autónomo puede ir a cualquier sitio donde vaya un coche tradicional y hacer todo lo que hace un conductor humano experimentado.

La Sociedad de Ingenieros del Automóvil (SAE) define actualmente 6 niveles de automatización de la conducción que van del nivel 0 (totalmente manual) al nivel 5 (totalmente autónomo). Estos niveles han sido adoptados por el Departamento de Transporte de Estados Unidos.

La SAE utiliza el término automatizado en lugar de autónomo. Una de las razones es que la palabra autonomía tiene implicaciones más allá de lo electromecánico. Un coche totalmente autónomo sería consciente de sí mismo y capaz de tomar sus propias decisiones. Por ejemplo, usted dice “lléveme al trabajo”, pero el coche decide llevarle a la playa. Un coche totalmente automatizado, sin embargo, seguiría las órdenes y luego se conduciría a sí mismo.

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El término “autoconducción” suele utilizarse indistintamente con el de “autónomo”. Sin embargo, es algo ligeramente diferente. Un coche de autoconducción puede conducirse a sí mismo en algunas o incluso en todas las situaciones, pero un pasajero humano debe estar siempre presente y listo para tomar el control. Los coches de autoconducción entrarían en el nivel 3 (automatización condicional de la conducción) o en el nivel 4 (alta automatización de la conducción). Están sujetos a la geolocalización, a diferencia de un coche totalmente autónomo de nivel 5 que podría ir a cualquier parte.

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