Chris Urmson, el director de la división de coches autónomos de Google, explica en esta charla cómo hacen estos para ver la carretera y reaccionar ante lo que ven.
No da muchos detalles, pero cuenta como todo comienza cuando el coche empieza a tomar datos con sus sensores y los alinea con un mapa para saber donde está.
Pero partir de ahí viene la parte realmente difícil: interpretar lo que están viendo esos sensores, saber reaccionar si ve unos conos en la carretera o un coche de policía…
Y, sobre todo, intentar predecir lo que van a hacer los peatones y los conductores de los otros vehículos que se va encontrando.
Para ello una de sus estrategias es compartir datos entre vehículos, de tal modo que si uno ve una zona de construcción esa información esté disponible para otros coches que puedan pasar por la zona más tarde.
Otra es analizar toda la información que han ido recopilando a lo largo de millones de kilómetros de pruebas y utilizarla para inferir tanto como los sensores van a ver otros vehículos y peatones como para intentar predecir su comportamiento.
Y no parece que les vaya nada mal. Citando a Chris Urmson:
Cuando pasas mucho tiempo en la carretera los accidentes ocurren tanto si vas en un coche convencional o en un coche autónomo. Durante los 6 años que llevamos desde que comenzó el proyecto hemos tenido 11 accidentes menores (daños en los pilotos, sin heridos) tras haber recorrido 2,7 millones de kilómetros conduciendo de forma autónoma y en modo manual. Ninguno de los accidentes ocurrieron cuando los coches conducían por sí mismos.
Más en Los coches autónomos de Google: 6 años, 2,7 millones de kilómetros y 11 accidentes.
La transcripción de la charla está disponible en inglés. Los subtítulos del vídeo y la traducción automática de estos de Google… Digamos que parece más fácil lo de los coches autónomos, a tenor de los resultados.
Eso sí detalle picajoso de aerotrastornado: cuando al principio habla de un 737, la foto es de un Airbus A320.
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