La tecnología detrás de los coches de conducción autónoma

amanzon español

Hablamos de la tecnología detrás de los vehículos de auto-conducción, su dependencia de los motores de decisión basada en reglas, y despliegue de sistemas de aprendizaje profundo a gran escala.

Estos vehículos utilizan sensores avanzados para la cartografía, localización y esquivar obstáculos. Tecnología que de momento solo está disponible para estos coches, pero que dentro de poco será parte de nuestro día a día.

El principal tipo de sensor utilizado en la conducción autónoma de hoy es LIDAR , un radar basado en láser.

El principal inconveniente de LIDAR es su elevado costo. Sin embargo, son muchas las empresas que están desarrollando sistemas LIDAR de bajo costo.amason en español

Por supuesto, hay GPS, y además hay un sensor llamado la unidad de medición inercial (IMU).

Por lo general se combinan los datos de GPS, IMU, y LIDAR para localizar el vehículo con precisión centimétrica.

Existen más sensores por radar para la evasión de obstáculos. Es un mecanismo reactivo. Si todos los sensores anteriores fallan en reconocer que hay un objeto delante del vehículo, entonces este sensor puede detectar objetos de cinco a 10 metros de distancia de su coche.

Este radar está conectado directamente al sistema de control, de tal manera que cuando detecta que hay un objeto delante de usted.

Para mí, la percepción tiene tres componentes principales. El primer componente es la forma de localizar su vehículo, y luego sobre la base de información de localización, puede tomar decisiones acerca de dónde navegar.
El segundo componente es el reconocimiento de objetos.amanzon en español

Aquí, la tecnología de aprendizaje profundo se utiliza comúnmente para tomar datos de la cámara y reconocer los objetos alrededor de su vehículo.
El tercer componente es el seguimiento de objetos.

Un mecanismo de rastreo de objetos basado en el aprendizaje profundo es lo que normalmente se utiliza para rastrear el coche o los objetos próximos a usted.

Entonces, tenemos un algoritmo de predicción basado en los resultados de rastreo.


El algoritmo mide la probabilidad de chocar contra o evitar los objetos cercanos.

En la actualidad, se encuentra en gran medida los motores basados en reglas, pero hay muchos proyectos de investigación sobre el uso de aprendizaje por refuerzo y redes de aprendizaje de profundidad para tomar decisiones autónomas sobre la predicción, evitar obstáculos, camino de flexión, y así sucesivamente.

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¿Cómo funciona el piloto automático de Tesla?

Los sensores embebidos de Tesla realizar un seguimiento de lo que está pasando en todas las direcciones al rededor de 5 metros.

El piloto automático consiste en un sistema de cámara y radar orientado hacia delante, así como una docena de sensores ultrasónicos montados alrededor del coche para el conocimiento de la situación.

La cámara puede leer las señales de límite de velocidad y ver las marcas del carril para evitar un conductor a la deriva. Los sensores ultrasónicos detectan cuando otros coches se acerque demasiado y tienen un alcance aproximadamente de 5 metros.

Lo más importante, el piloto tiene el control digital a través de algunas de las partes más básicas de los coches, como los frenos y el volante.

El enfoque de Tesla al piloto automático es mucho como el resto de la industria automotriz, es sólo un paso más hacia los coches sin conductor completo. A este respecto, el piloto automático de Tesla es similar a otras funciones automatizadas que ya están en los vehículos actuales, tales como aparcamiento asistido y automático de prevención de colisiones.

Tesla ha dicho que sus característica están diseñadas para hacer la conducción más cómoda “cuando las condiciones son claras.”

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¿Qué tan similar es el piloto automático de Tesla a los coches auto-conducción de Google?

No debemos confundir el piloto automático de Tesla, con la plena capacidad de auto-conducción.
La intención de Tesla Motor y el coche de auto-conducción de Google, es totalmente distintos.

Los reguladores han desarrollado un sistema de clasificación para ayudar a distinguir lo avanzado de un coche es en la escala de automatización.

El nivel 0 significa que su coche es totalmente muda, mientras que el nivel de automatización 4 (el nivel más alto) significa que el coche es totalmente robótico.

Coche de auto-conducción de Google sería un ejemplo de nivel 4 de automatización. Piloto automático de Tesla cae en algún punto más bajo de la escala, un nivel 3 nivel 2 o , ya que ayuda a hacer la conducción más fácil, puede hacerse cargo de “funciones críticas para la seguridad” de los humano.

Por último, hay que recordar que la tecnología va a mejorar. La potencia de cálculo se incrementará, los métodos de detección avanzará, y las comunicaciones entre vehículos pronto será posible.
Todas estas cosas harán de los coches de alta tecnología sean más seguros.

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