Vehículos autónomos

Tecnologías básicas que impulsan la autonomía

La capacidad de un vehículo autónomo para funcionar con seguridad depende de un conjunto de tecnologías integradas, impulsadas principalmente por la IA y el ML, especialmente el Aprendizaje Profundo (AD).

• Visión por ordenador (VC): Es fundamental para que los AV "vean" e interpreten el mundo. Las cámaras captan datos visuales, que se procesan mediante algoritmos de VC para identificar carriles, señales de tráfico, peatones, otros vehículos y obstáculos.
• Detección de Objetos: Una tarea clave de la CV en la que los modelos identifican y localizan objetos dentro del campo de visión del vehículo, a menudo dibujando un cuadro delimitador alrededor de cada elemento detectado. Los modelos más avanzados, como Ultralytics YOLO11 se utilizan con frecuencia por sus capacidades de inferencia en tiempo real, cruciales para reaccionar con rapidez. Puedes explorar comparaciones entre distintos modelos YOLO para comprender su evolución.
• Conjunto de sensores: Los AV suelen utilizar varios tipos de sensores:
  • Cámaras: Proporcionan una rica información visual.
  • LiDAR (Detección y Alcance de la Luz): Utiliza impulsos láser para crear mapas 3D detallados del entorno, eficaces en diversas condiciones de iluminación.
  • Radar (Radio Detección y Alcance): Utiliza ondas de radio para detectar objetos y medir su velocidad, fiable en condiciones meteorológicas adversas como lluvia o niebla.
• Fusión de sensores: Los algoritmos combinan datos de varios sensores (cámaras, LiDAR, radar, GPS, IMU) para crear una comprensión completa y sólida del entorno. Esto supera las limitaciones de cualquier tipo de sensor individual.
• Planificación de la trayectoria: Los algoritmos de IA determinan la ruta más segura y eficiente y la trayectoria inmediata basándose en el entorno percibido, el destino, las normas de tráfico y la dinámica del vehículo. Esto implica complejos procesos de toma de decisiones.
• Sistemas de control: Traducen la trayectoria planificada en acciones físicas como dirección, aceleración y frenado, a menudo utilizando principios de la Robótica.

Niveles de automatización de la conducción

Para estandarizar las capacidades, SAE International define seis niveles de automatización de la conducción, desde el Nivel 0 (sin automatización) hasta el Nivel 5 (automatización total, sin necesidad de conductor humano en ninguna condición). Muchos de los actuales Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS) se sitúan en los Niveles 1 y 2. Las empresas que desarrollan sistemas totalmente autónomos suelen tener como objetivo el Nivel 4 (alta automatización dentro de dominios de diseño operativo específicos, como zonas urbanas geocercadas) o el Nivel 5.

Aplicaciones reales de IA/ML en vehículos autónomos

Los vehículos autónomos no son sólo conceptos futuristas; se están desarrollando y desplegando activamente, mostrando el poder de la IA en escenarios complejos del mundo real.

1. Servicios de robotaxi: Empresas como Waymo (propiedad de la empresa matriz de Google, Alphabet) y Cruise (propiedad mayoritaria de GM) prestan servicios de taxi totalmente autónomos en zonas limitadas. Sus vehículos utilizan IA sofisticada para la percepción(aprovechando la detección y segmentación de objetos), la predicción del comportamiento de otros usuarios de la carretera y la navegación por entornos urbanos complejos. Estos sistemas aprenden y mejoran continuamente basándose en los datos recogidos durante el funcionamiento, un principio básico de las Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps). Puedes encontrar más información en los debates sobre la IA en los coches autoconducidos.
2. Detección y evitación de peligros: Los AV deben identificar los peligros inesperados de la carretera y reaccionar ante ellos. Por ejemplo, los modelos de detección de objetos pueden entrenarse a medida utilizando plataformas como Ultralytics HUB para detectar baches, escombros o zonas en obras. Un ejemplo consiste en utilizar modelosYOLO para la detección de baches, permitiendo a la IA del vehículo planificar una trayectoria segura alrededor del obstáculo o alertar al sistema. Esta aplicación pone de manifiesto la necesidad de alta precisión y baja latencia en la detección.

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 especializados en conducción como Argoverse. Entrenar los modelos de aprendizaje profundo subyacentes requiere importantes recursos informáticos(GPU, TPU) y marcos como PyTorch o TensorFlow. Los entornos de simulación desempeñan un papel crucial para probar con seguridad los algoritmos en innumerables escenarios antes de su despliegue en el mundo real. El despliegue de modelos a menudo implica técnicas de optimización como la cuantización y aceleradores de hardware especializados(dispositivos Edge AI, NVIDIA Jetson). Todo el ciclo de vida se beneficia de sólidas prácticas MLOps para la mejora y la supervisión continuas.