Investigadores de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) están desarrollando para la Dirección General de Tráfico (DGT) un sistema de toma de decisión inteligente para vehículos autónomos a partir del comportamiento de diferentes tipos de conductores.
“El objetivo es obtener modelos de comportamiento más realistas y asociados al tipo de vía y a las situaciones de tráfico real para mejorar los vehículos autónomos”, explica Pedro Javier Navarro, responsable del Laboratorio de Vehículos Inteligentes de la UPCT, que cuenta con coche, denominado Cloud Incubator Car, que dispone de sensores de alta definición que captan 1,3 millones de puntos por segundo con una precisión de dos centímetros, así como cámaras de visión y una unidad inercial con GPS. El Laboratorio acaba de adquirir un nuevo vehículo para automatizarlo con otro tipo de tecnologías.
El estudio sobre conducción involucrará a conductores de distintas edades y género y se realizará en escenarios urbanos con tráfico real. “La toma de decisiones de un vehículo autónomo está condicionada por el tipo de vía, las condiciones ambientales, el comportamiento de otros vehículos y el estado anímico de sus ocupantes, siendo estos dos últimos factores difíciles de estimar y de alta incertidumbre”, detalla Navarro.
Los test de conducción recopilaran millones de datos procedentes de las acciones, comportamiento, parámetros biométricos y destreza de los conductores, incluyendo sensores fisiológicos para medir el estado del conductor y estudiar su influencia en la forma de conducción
La base de datos obtenida se utilizará para entrenar un sistema de inteligencia artificial basado en el aprendizaje supervisado con el objeto mejorar el sistema de toma de decisión del vehículo en ambientes urbanos y reducir la incertidumbre asociada al comportamiento de los conductores. “En los próximos años los vehículos autónomos tendrán que coexistir con un parque automovilístico mundial estimado en 1.200 millones de vehículos con conductor”, argumenta Navarro.
El sistema de tomada decisión será implementado en el vehículo autónomo de la UPCT, integrándolo con los algoritmos de control del vehículo y será evaluado en escenarios de tráfico real.
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