Este tipo de desplazamiento requiere que los conductores, ya sean humanos o máquinas, tomen decisiones basadas en reglas de circulación no escritas, según los investigadores, por lo que han creado un nuevo algoritmo que podría contribuir a que los coches autónomos se manejen en calles estrechas o concurridas.
Los conductores encuentran la manera de atravesar las calles estrechas, pero no siempre sin encontrarse con problemas y dificultades. Programar un vehículo autónomo (AV) para que haga lo mismo, sin que haya un ser humano al volante o sin saber lo que podría hacer el otro conductor, supuso un reto único para los investigadores del Carnegie Mellon University Argo AI Center for Autonomous Vehicle Research.
«Se trata de las reglas no escritas de la carretera, eso es más o menos lo que estamos tratando aquí», dice Christoph Killing, antiguo investigador asociado en la School of Computer Science’s Robotics Institute y que ahora forma parte del Autonomous Aerial Systems Lab de la Universidad Técnica de Múnich. «Es una tarea difícil. Hay que aprender a manejar este escenario sin saber si el otro vehículo va a parar o a irse».
Killing formando equipo con el investigador John Dolan y el estudiante de doctorado Adam Villaflor para resolver este problema, creen que su investigación es la primera sobre un escenario de conducción específico, que requiere que los conductores, humanos o no, colaboren para moverse con seguridad sin saber lo que otro conductor está pensando.
Los conductores deben equilibrar la agresividad con la cooperación. Un conductor demasiado agresivo, que se limita a pasar sin tener en cuenta a los demás vehículos, podría ponerse en peligro a sí mismo y a los demás. Un conductor demasiado cooperativo, que siempre se detiene ante el tráfico que se aproxima, podría no salir nunca a la calle.
«Siempre me ha parecido un aspecto interesante y a veces difícil de la conducción en Pittsburgh», dice Dolan.
Se ha dicho que los vehículos autónomos son una posible solución a los problemas de reparto y transporte en la última milla, pero para que un vehículo autónomo entregue una pizza, un paquete o una persona a su destino, tiene que ser capaz de sortear espacios reducidos y las intenciones desconocidas de los otros conductores.
El equipo desarrolló un método para modelar diferentes niveles de cooperación de los conductores, es decir, la probabilidad de que un conductor se detenga para dejar pasar al otro, y usó esos modelos para entrenar a un algoritmo que pudiera ayudar a un vehículo autónomo a navegar de forma segura y eficiente en esta situación. El algoritmo sólo se ha probado en una simulación y no en un vehículo en el mundo real, pero los resultados son prometedores. El equipo descubrió que su algoritmo funcionaba mejor que los modelos actuales.
La conducción está llena de escenarios complejos como éste. A medida que los investigadores de la conducción autónoma los abordan, buscan formas de hacer que los algoritmos y modelos desarrollados para un escenario, por ejemplo la incorporación a una autopista, funcionen para otros escenarios, como cambiar de carril o girar a la izquierda en contra del tráfico en una intersección.
«Las pruebas exhaustivas están sacando a la luz el último porcentaje de casos de choques», dice Dolan. «Seguimos encontrando estos casos y seguimos ideando formas de manejarlos».
El equipo presentó su investigación en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización.
Fte. Nextgov
