En una importante carrera internacional reciente en Las Vegas, el automóvil Indy autónomo desarrollado por un equipo de estudiantes de la Universidad de Virginia (UVA) demostró sus capacidades al avanzar a la final.
Sorprendentemente, la oferta autónoma, denominada vehículo Cavalier Autónomo Racing, fue noticia cuando decidió de forma autónoma romper las reglas en el evento de carreras Indy autónomo Challenge , asegurando finalmente el segundo lugar. Según el equipo de la UVA, el movimiento poco convencional del auto impidió que su oponente final pasara, agregando un giro único a su desempeño a principios de la competencia de este mes.
“Han sido necesarios años de preparación muy meticulosa para llegar a este punto. Era una tarea muy difícil y teníamos la espalda contra la pared para llegar al ( Consumer Electronics Show), clasificarnos para el día de la carrera y demostrar nuestra valía, todo en un lapso de cuatro días”, dijo Madhur Behl, profesor de la Escuela. Profesor de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la UVA, en un comunicado.
Tecnología avanzada
El equipo afirma que el riguroso esfuerzo invertido en superar los límites tecnológicos de un corredor autónomo de 150 mph (241 km/h) en una pista prominente como Las Vegas Motor Speedway tiene un propósito más amplio que va más allá de la mera velocidad.
El equipo de la UVA espera que su proyecto arroje conocimientos valiosos que se extiendan más allá de la pista de carreras, con el objetivo de mejorar la seguridad de los turismos autónomos. Estos avances son cruciales a medida que la industria de los vehículos autónomos enfrenta desafíos continuos en los últimos años.
“Con suerte, toda la investigación que estamos realizando dará sus frutos y demostrará que esta nueva tecnología no es sólo una casualidad. Esto es algo que el público en general considerará confiable”, dijo en un comunicado John Chrosniak, quien se graduó en diciembre con una maestría en ciencias de la computación .
En el enfrentamiento final, el vehículo Cavalier Autónomo Racing, apoyado por un equipo de aproximadamente 30 estudiantes de la UVA, se enfrentó al TUM Autónomo Motorsport, un equipo alemán que cuenta con una plantilla de 70 ingenieros. A pesar de sus actuaciones mediocres en años anteriores, el equipo Cavalier, que comenzó la semana de carreras sin un puesto de clasificación, superó sin esfuerzo una serie de desafíos de clasificación. Sus encomiables esfuerzos les aseguraron la primera posición en la final.
Después de sufrir dos años de contratiempos, este año el equipo Cavalier superó rápidamente una serie de desafíos de clasificación y se ganó un lugar en la carrera final.
Desafío Autónomo
Propuesta innovadora
Los investigadores de la UVA están avanzando en la tecnología de vehículos autónomos (AV), centrándose en aspectos críticos como la toma de decisiones, la evitación de obstáculos, la conducción de un extremo a otro, la planificación de rutas y el control predictivo de modelos.
Para evitar obstáculos, el equipo implementó el método Follow The Gap (FTG), que construye una matriz de espacios alrededor del vehículo y calcula el mejor ángulo de rumbo para navegar hacia el centro del espacio máximo mientras se considera el objetivo del vehículo.
Para la conducción de un extremo a otro, los investigadores combinaron una memoria larga a corto plazo (LSTM) y una red neuronal convolucional (CNN) para crear una red neuronal recurrente (RNN). El modelo demostró una predicción precisa del ángulo de dirección, un aspecto crucial del control AV.
El equipo también exploró la planificación de rutas, enfatizando la naturaleza estructurada de los entornos AV. Integraron enfoques estáticos o globales, aprovechando información conocida sobre el entorno, como el diseño de las vías y la fricción del suelo.
En el control predictivo de modelos, los investigadores introdujeron un planificador local que utiliza un controlador predictivo de modelos (MPC) y una aproximación aprendida de la política que genera. El enfoque tiene como objetivo reemplazar los componentes de planificación con módulos aprendidos de manera eficiente.
Además, los investigadores profundizaron en la localización y mapeo simultáneos (SLAM), la visión por computadora y un controlador adaptativo de persecución pura para carreras autónomas, mostrando la versatilidad de su investigación en el banco de pruebas F1/10.
La plataforma F1/10, diseñada por UVA, ofrece un entorno integral para experimentar con diversos aspectos de la tecnología AV, desde el desarrollo de algoritmos hasta pruebas en el mundo real. Según el equipo, este enfoque multidimensional posiciona a la UVA a la vanguardia de la investigación de vehículos autónomos, prometiendo avances en seguridad y rendimiento.
Durante los próximos meses, el auto de carreras Cavalier experimentará mejoras en su conjunto de sensores y sistema de conducción por cable en preparación para la próxima carrera del equipo en junio en la pista de Fórmula Uno en Monza, Italia. «También estamos planeando otro ciclo de reclutamiento este semestre para dar la bienvenida al equipo a nuevos estudiantes», dijo Behl.