¿Qué significa Vehículo Autónomo?
Un vehículo autónomo es un vehículo que puede conducir por sí solo sin la participación de un conductor humano. Existen varios tipos de vehículos autónomos en función de su nivel de automatización. Estos niveles están definidos por la Sociedad de Ingenieros Automotrices (SAE), que ha aprobado 6 de ellos en EE.UU. Estos van desde el Nivel 0 (completamente manual) hasta el Nivel 5 (completamente autónomo), adoptado por el Departamento de Transporte.
Los vehículos autónomos dependen de sistemas avanzados de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para "detectar" sus entornos y responder a órdenes. Utilice sensores y actuadores complejos con funciones avanzadas de visión por computadora para crear un mapa continuamente actualizado de su entorno, detectar la presencia de vehículos y peatones cercanos, medir distancias y detectar superficies irregulares en carreteras y aceras. Los vehículos autónomos también podrían conectarse a otros dispositivos externos como semáforos y carreteras inteligentes, aunque muchas de estas ideas siguen siendo especulativas.
Los vehículos autónomos también se conocen como coches autónomos, coches sin conductor o coches robóticos. El término vehículo autónomo se está convirtiendo en un estándar a medida que estas tecnologías siguen madurando.
En cierto modo, la historia del vehículo autónomo es una historia de desarrollo tecnológico que está lejos de terminar, el avance gradual de los servicios integrados de inteligencia artificial y características de seguridad del conductor basadas en sensores que eventualmente pueden o no reemplazar por completo a los conductores humanos.
Los coches autónomos deben depender de la presencia de sensores ubicados en varias partes del vehículo para detectar su entorno. Lidar se utiliza principalmente para detectar distancias, medir distancias e identificar anomalías como marcas de carril y baches en la carretera.
Los sensores de radar se utilizan para rastrear otros vehículos, mientras que las cámaras de vídeo se pueden utilizar para leer las señales de tráfico y detectar los semáforos. El software avanzado impulsado por IA procesará todas las entradas provenientes de los sensores y generará instrucciones para los actuadores del automóvil para crear un camino, controlar la dirección, el frenado y la aceleración, o evitar obstáculos.
Progresos tempranos en vehículos autónomos
El primer aspecto de la limitación de la conducción autónoma fue el desarrollo de muchas características de seguridad para el conductor que ahora son estándar en muchos vehículos nuevos. Por ejemplo, un sistema de advertencia de cambio de carril alerta a los conductores si parece que el vehículo está abandonando un espacio particular en una carretera de varios carriles. También se aplican funciones de asistencia de estacionamiento, frenado automático y otras características. Cada uno tiene su propia función específica y controla una tarea determinada.
Lo que estos sistemas tienen en común es que, aunque promueven la idea del diseño de vehículos autónomos, todavía no alcanzan el nivel de lo que algunos llamarían un coche autónomo. El conductor humano todavía tiene el control y necesita mantener el control, pero utiliza advertencias y alertas para tomar mejores decisiones de conducción.
Estas formas de automatización parcial que aún requieren un conductor humano corresponden a los niveles SAE 0 a 2. Sólo cuando el sistema automatizado es el encargado de monitorear el entorno de conducción y la intervención humana es completamente opcional se puede definir un vehículo como "autónomo". Niveles 3 a 5). A medida que avanzamos hacia el diseño de vehículos autónomos, los tipos intermedios de sistemas de piloto automático se están volviendo más comunes, siendo el de Tesla probablemente el más destacado.
Barreras para la adopción de la tecnología de vehículos autónomos
Actualmente se están probando vehículos totalmente autónomos (Nivel 5), pero todavía estamos muy lejos de ponerlos a disposición del público en general. Aunque el vehículo autónomo ha avanzado mucho, todavía no es un modo de transporte común y existen varias barreras para su adopción.
En particular, algunas de las tecnologías necesarias para crear vehículos autónomos funcionales son muy caras, lo que hace que el coste final de cada vehículo sea prohibitivo para el público en general. El radar y el lidar funcionan para la creación de prototipos, pero si se producen en masa, sus señales y frecuencias pueden interferir entre sí.
Muchas condiciones extremas, como nieve, escombros o aceite, pueden representar un desafío importante siempre que cubran las marcas y divisores de carril. Al mismo tiempo, todavía es demasiado pronto para confiar en que la IA será lo suficientemente inteligente como para tomar decisiones consistentes o en fracciones de segundo en escenarios de vida o muerte, como cuando un peatón cruza repentinamente la calle después de una curva cerrada. .
Los vehículos autónomos son una área de investigación y desarrollo en constante evolución que se ha vuelto cada vez más relevante en los últimos años. Estos vehículos están diseñados para operar sin intervención humana y utilizan una combinación de tecnologías avanzadas para percibir su entorno, tomar decisiones y controlar su movimiento.
Algunos ejemplos de vehículos autónomos incluyen:
Automóviles Autónomos: Los automóviles autónomos, también conocidos como vehículos autónomos o vehículos sin conductor, son quizás los más conocidos en esta categoría. Utilizan sensores como cámaras, lidar, radar y sistemas avanzados de procesamiento de datos para detectar obstáculos, señales de tráfico, peatones y otros vehículos en la carretera. Luego, utilizan algoritmos de inteligencia artificial (IA) para tomar decisiones de conducción seguras y seguir una ruta predefinida o responder a las condiciones cambiantes del tráfico.
Drones Autónomos: Los drones autónomos son aeronaves no tripuladas que pueden volar y realizar diversas tareas sin intervención humana directa. Estos drones a menudo se utilizan en aplicaciones como la agricultura de precisión, la vigilancia, la entrega de paquetes y la cartografía. Los sensores y sistemas de navegación avanzados permiten que los drones eviten obstáculos y completen misiones específicas de manera autónoma.
Vehículos de Reparto Autónomos: Los vehículos de reparto autónomos, como los robots de entrega y los vehículos autónomos de reparto de alimentos, se están desarrollando para automatizar la entrega de productos a domicilio. Estos vehículos pueden moverse por las calles de manera autónoma, navegar en entornos urbanos y suburbanos, y entregar paquetes a clientes sin la necesidad de un conductor humano.
La investigación y desarrollo en vehículos autónomos involucra una variedad de disciplinas, incluyendo la visión por computadora, el aprendizaje profundo, la planificación de rutas, la seguridad cibernética y la ética de la IA. Además, se requieren pruebas exhaustivas y regulaciones específicas para garantizar la seguridad de estos vehículos y su integración en la sociedad.
Algunas de las empresas más destacadas en el desarrollo de vehículos autónomos incluyen Waymo (anteriormente parte de Google), Tesla, Uber, Lyft, Amazon, y muchas otras compañías tecnológicas y automotrices tradicionales. La adopción de vehículos autónomos tiene el potencial de transformar la industria del transporte y la logística, mejorar la seguridad vial y reducir la congestión del tráfico en las ciudades. Sin embargo, también plantea desafíos regulatorios, éticos y de seguridad que deben abordarse antes de que estos vehículos se vuelvan omnipresentes en nuestras carreteras y cielos.
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