¿Ha tomado un viaje en Uber y no está de acuerdo con la ruta "más rápida" que sugirió la aplicación GPS porque usted, o el conductor, conocen una manera "mejor"?

Para que la sociedad adopte verdaderamente los vehículos autónomos, la experiencia de los pasajeros debe sentirse tan cómoda como cualquier viaje con un conductor humano, incluida la elección del "mejor, "o más cómodo, manera de llegar.

Resulta que este es un desafío computacional extremadamente difícil, pero los investigadores nos están acercando un poco más a ese viaje cómodo ideal.

Han ideado un nuevo método de optimización para rastrear la trayectoria de los vehículos autónomos que reduce los errores. todo el tiempo manteniendo bajas las demandas de computación. Publicaron sus resultados en IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica .

Mientras opera un vehículo, un conductor humano puede estar pensando y respondiendo a múltiples fenómenos de un momento a otro:qué tan rápido ir, que esperar en la calle, consideraciones de seguridad, al mismo tiempo, tomando decisiones y reevaluando constantemente una trayectoria sobre todo cómoda para ellos y sus pasajeros. Esta capacidad de priorizar la comodidad, y el intento de replicarlo en robots, ha sido el foco de una gran cantidad de investigaciones recientes.

Un aspecto importante de esto es el problema del seguimiento de la trayectoria:garantizar que un vehículo siga una ruta deseada lo más cerca posible en un período de tiempo determinado. Suena simple porque los humanos lo hacemos todo el tiempo sin prestar mucha atención, pero matemáticamente no es nada sencillo. Las formas populares de abordar el problema tienen el principal inconveniente de unos requisitos computacionales excesivos.

"Con un vehículo autónomo, todo esto tiene que realizarse en lo que llamaríamos el 'cerebro' del vehículo autónomo, ", dice el ingeniero y autor del artículo Kayvan Majd de la Universidad Estatal de Arizona." Nos propusimos un desafío que es simple de plantear pero difícil de lograr con respecto a la planificación de la trayectoria:un pasajero en un automóvil autónomo debe sentirse como si estuviera conducido por un humano ".

Se han realizado un par de intentos en los últimos años para reducir esta "sobrecarga computacional, "pero al hacerlo, reintroducen grandes errores con respecto a la trayectoria.

Lo que hace que el nuevo método sea un salto adelante es que cumple todos los requisitos del seguimiento de trayectoria estable con errores mínimos con respecto a la posición. velocidad y aceleración, manteniendo la sobrecarga computacional baja.

El siguiente paso para estos especialistas es hacer que su método sea más aplicable, teniendo en cuenta variables adicionales e incluso más realistas, como tener en cuenta las fuerzas de los neumáticos y el deslizamiento lateral. Esto permitirá que los automóviles funcionen a alta velocidad y en condiciones difíciles de la carretera con mayor precisión.