Coche autónomo con algoritmos casi humanos

La Universidad de Alcalá dispone de un vehículo autónomo de código abierto y con un sistema inteligente inspirado en el comportamiento humano.

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La Universidad de Alcalá (UAH) ha diseñado su propio coche autónomo en el que emplea algoritmos inspirados en humanos. Esta universidad es una de las pocas en el mundo que valida algoritmos inspirados en humanos en su propio coche autónomo de código abierto.

El vehículo autónomo de la UAH crea imágenes del terreno por donde circula.

Tras la implantación cada vez más masiva de vehículos híbridos y eléctricos, que permiten dejar atrás el oscuro tiempo dominado por los combustibles fósiles, el siguiente paso en el campo de la movilidad viene de la mano del vehículo autónomo.

Estados Unidos está a la cabeza, con algunos modelos ya en las calle, y su implantación en Europa está solamente a falta de solventar algunas cuestiones de carácter técnico y, sobre todo, elaborar el marco jurídico que se necesita para poder ver este tipo de coches por las calles, con el que se articulen todas las cuestiones relacionadas con la responsabilidad del vehículo en caso de accidente.

Mientras toda esta legislación llega, en España ya hay equipos científicos que han desarrollado prototipos autónomos fiables, que permiten una circulación segura tanto para los propios ocupantes del vehículo como del resto de agentes que integran el tráfico. Principalmente se trata de vehículos especiales circular en espacios controlados, como un aeropuerto o un parque empresarial.

Vehículo autónomo con algoritmos inspirados en humanos

Uno de estos equipos científicos que cuentan con un vehículo autónomo bastante avanzado es el grupo de investigación RobeSafe (Robotics and eSafety) de la UAH, dirigido por Luis Bergasa. Este grupo lleva trabajando en este coche desde 2018 y el 13 de este mes lo mostrará en unas jornadas de puertas abiertas de la Escuela Politécnica Superior de la UAH, en las que el público participante tendrá la oportunidad de subirse en él y dar unas vueltas por el campus, sin necesidad de atender al volante, al acelerador y al freno.

Vehículo autónomo de la UAH.

Este vehículo autónomo es una evolución de un coche eléctrico de código abierto. El grupo de la UAH adquirió un chasis que se automatizó y al que se le añadieron elementos de mecánica y de ‘inteligencia’, como sistemas de control, de percepción, de toma de decisiones y de comunicación con el conductor, que le permiten de entender el entorno y tomar las decisiones adecuadas para el desarrollo de una conducción segura. Y todos estos sistemas electrónicos están construidos bajo código abierto, un aspecto que hace de esta unidad un vehículo más especial, si cabe.

El modelo de inteligencia artificial que se encarga de manejar el coche está inspirado en el comportamiento y el razonamiento humanos. En su diseño, los investigadores de RobeSafe han tratado de imitar el proceso de toma de decisiones de las personas, y los resultados obtenidos son bastante interesantes, hasta el punto de que el vehículo realiza una conducción totalmente segura y es capaz de anticiparse a los imprevistos propios del tráfico, casi al nivel de una persona.

Un coche que ‘razona’ como si fuera un ser humano

Construimos algoritmos que se comporten como lo haría un humano, algo nada sencillo porque los humanos tenemos una capacidad de procesamiento que hoy es superior a la que te puede ofrecer un sistema autónomo, aunque es verdad que en algunas temáticas concretas en las que los sistemas autónomos han superado al humano, pero no de forma global”, explica Luis M. Bergasa.

A diferencia de lo que hacen otros grupos nacionales e internacionales que trabajan sobre coche autónomo, el equipo de la UAH prueba sus algoritmos en un prototipo real, y no se limita a validarlos en bases de datos o en simuladores.

Grupo de investigación RobeSafe.

El trabajo desarrollado hasta ahora les ha permitido contar con una tecnología robusta y propia, aplicable en entornos reales controlados. Además, una tecnología de sistemas robóticos que se pueden trasladar a otros productos como máquinas barredoras, vehículos para personas mayores o con movilidad reducidad, así como a vehículos de entrega de última milla, “aplicaciones mucho más concretas que no cubren grandes empresas de automoción que trabajan en vehículos autónomos”, afirma Luis M. Bergasa.

Con qué tipo de algoritmos está construida la inteligencia del coche autónomo de la UAH

El sistema de inteligencia del coche se basa en algoritmos explicables, es decir, que permiten conocer el razonamiento que les ha llevado a tomar una decisión determinada. Funcionan con sistemas modulares, conocidos como modelos transparentes, en los que la arquitectura de navegación que va desde los sensores hasta los actuadores está dividida en una serie de módulos o cajas más explicables que los sistemas ‘end-to-end’, que actúan como cajas negras.

Con estos sistemas existe el riesgo de propagar el error por cada uno de los módulos, pero aún así ofrece un grado de seguridad mayor.

Con la opción modular, un problema entero se divide en partes; y en cada una de esas cajas se aplican algoritmos de inteligencia artificial, de una forma acotada, logrando así obtener información del funcionamiento de cada módulo. Cuanto más sencillos son los modelos son más explicables y es más fácil dar con el origen de los posibles problemas”, añade el investigador de la UAH.

Prueba de circulación con el vehículo autónomo en el campus de la UAH.

Cómo se entrenan los algoritmos del coche

Cuestión aparte es el entrenamiento de los sistemas de inteligencia artificial. En el sector hay dos modelos, principalmente. En uno, el supervisado, se emplean datos etiquetados por personas, de forma que al sistema se le proporciona la salida deseada; sin embargo, tiene el inconveniente de necesitar una cantidad de datos enorme, algo que lo hace inviable para ser utilizado en un vehículo real, capaz de conducir en cualquier entorno.

El vehículo autónomo de la UAH está equipado con un sistema de aprendizaje por refuerzo, similar al de las personas, basado en experimentos y en la lógica del ensayo-error, de manera que se recibe una recompensa cuando actúa bien y una penalización cuando falla. Y por el momento, esta línea está dando buenos resultados.

Actualmente, este equipo de investigación trabaja en un proyecto con financiación estatal denominado AIVATAR, en el que aplican técnicas de inteligencia artificial para el desarrollo del vehículo autónomo. «Al amparo de este proyecto estamos desarrollando técnicas de inteligencia artificial que validamos en un simulador de conducción que se llama CARLA, a través de un gemelo digital de nuestro vehículo y nuestro entorno del campus», explica Luis M. Bergasa.

El vehículo detecta un peatón que cruza la calle.

De forma paralela, continúa el trabajo con el vehículo, a través de un proyecto de prueba de concepto, gracias a otro proyecto nacional, en el que se están probando las tecnologías que desarrollan sobre el vehículo real. En el marco de este proyecto, el grupo RobeSafe tiene prevista para julio una demostración con un conjunto de personas mayores, que se montarán en el vehículo y ellos mismos definirán la ruta a través de la voz. «Queremos analizar la reacción que tienen al subirse en un vehículo autónomo y que los lleve a su destino».

Esta prueba también servirá para comprobar la eficacia de un interfaz, actualmente en desarrollo, para que el usuario interactúe con el vehículo mediante conversación. «Empleamos modelos del lenguaje, de forma que el usuario podrá hacerle preguntas al vehículo sobre su velocidad, la acción que está ejecutando, la distancia que queda, el destino y otras cuestiones como el tiempo o las noticias del día», añade el investigador de la UAH.

El vehículo autónomo es ya una realidad y trabajos de investigación como los del grupo RobeSafe de la UAH ponen de manifiesto el grado de madurez alcanzado por esta tecnología, llamada a revolucionar la movilidad en cuestión de unos años.