WASHINGTON, 27 mar (Xinhua) — Investigadores chinos y estadounidenses desarrollaron un simulador basado en datos que podría mejorar la seguridad de los vehículos de conducción autónoma antes de las pruebas en carretera.
El estudio publicado hoy en la revista Science Robotics mostró que el nuevo sistema fotorrealista ofreció una simulación más rica y más auténtica que los sistemas actuales que utilizan motores de juego o gráficos informáticos de alta fidelidad.
Científicos de Baidu Research de China, la Universidad de Hong Kong y la Universidad de Maryland, Estados Unidos, inventaron el sistema de Simulación Aumentada de Conducción Autónoma (AADS) que podría facilitar la evaluación de tecnologías de conducción autónoma en laboratorio y garantizar una seguridad más confiable antes de las costosas pruebas en carretera.
En las actuales tecnologías de simulación, el módulo de percepción de los autos de conducción autónoma recibe datos de imágenes generadas por computadoras y patrones de movimiento matemáticamente modelados para transeúntes, bicicletas y otros autos.
Es una representación relativamente tosca del mundo real y también es costosa y consume tiempo, según el estudio.
El nuevo sistema combina fotografías, videos y nubes de puntos a diferentes alturas con datos de trayectoria en tiempo real de transeúntes, bicicletas y otros automóviles. Estas trayectorias se pueden utilizar para pronosticar el comportamiento de conducción y las futuras posiciones de otros vehículos o peatones en el camino para una navegación más segura.
«La forma en la que los humanos conducen no es fácil de capturar en modelos matemáticos y leyes físicas. De modo que extrajimos datos sobre trayectorias reales de todos los videos a nuestra disposición y modelamos los comportamientos de conducción utilizando metodologías de ciencias sociales», dijo el coautor del artículo Dinesh Manocha, científico informático de la Universidad de Maryland.
«Con un simple escaneo, el AADS puede producir rápidamente y de forma totalmente autónoma flujos de vehículos realistas y datos relacionados sin anotación manual. El costo es bastante bajo», dijo Li Wei, coautor del artículo de Baidu Research.
Para eliminar los puntos ciegos en las imágenes del mundo real, los investigadores aislaron los componentes en un escenario de calle y los convirtieron en elementos individuales que pueden sintetizarse para crear una multitud de escenarios de conducción fotorrealista.
Con AADS, los vehículos y peatones pueden ser retirados de un entorno y colocados en otro con patrones de iluminación y movimiento adecuados, según el estudio.
«Dado el realismo del simulador, podemos evaluar mejor las estrategias de navegación de un sistema de conducción autónoma», dijo Manocha. Fin
2019-03-27 22:36:23
