Por Luis Alberto Curiel
Artículo de divulgación científica

Hace algún tiempo, hablar de vehículos autónomos se consideraba un tema de ciencia ficción. Actualmente es algo que se empieza a convertir en una realidad gracias al desarrollo tecnológico de los últimos años. Autos como los de la marca Tesla nos dan un pequeño avance de esta realidad próxima; sin embargo, aún falta un largo camino de investigación y desarrollo para hacer de esta tecnología un concepto global.

Actualmente, el equipo de electro-movilidad del Tecnológico de Monterrey, conformado por profesores y alumnos de los campus Toluca, Puebla, Monterrey y Ciudad de México, investigan y desarrollan los sistemas para la generación de vehículos autónomos y eléctricos en México. Dicho trabajo ha permitido la semi automatización de la conducción de vehículos de prueba así como el desarrollo de algoritmos y simuladores que permitan en los próximos años generar vehículos autónomos en nuestro país.

El desarrollo actual de vehículos autónomos ha permitido generar sistemas de software y hardware muy complejos, que permiten resolver diferentes funciones de automatización en el vehículo, muchos de ellos centrados en la conducción autónoma o la asistencia en la conducción. Muchos diseños y algoritmos se basan actualmente en herramientas de Inteligencia Artificial, o más en específico, en el área del Aprendizaje Máquina (Machine Learning). Por estas razones, surge la necesidad de una integración más dinámica y activa de dichas herramientas, ya sea en hardware, software o plataformas híbridas.

La prueba de estos sistemas inteligentes en el mundo real se ha convertido en una carrera tecnológica entre varias empresas automotrices actuales para la optimización de sistemas de conducción autónoma y de asistencia a la conducción. Las pruebas del mundo real no solo pueden ser peligrosas, sino que también implican un alto costo de tiempo y dinero para generar dicha información y procesarla. Por ello es importante generar sistemas de simulación más complejos y realistas que nos permitan obtener datos “limpios”, que podamos utilizar para mejorar el diseño de sistemas de automatización basados en el Aprendizaje Máquina.

Parte de los trabajos en el Tec de Monterrey ha sido el desarrollo de simuladores que nos ayuden a probar y optimizar estos vehículos inteligentes en circuitos cerrados, antes de construirlos y probarlos de forma física.

Estos simuladores, al igual que muchos otros trabajos del equipo de Electro-movilidad, se generan a través de proyectos en los que participan alumnos de pregrado, posgrado y profesores de los distintos campus. Esto ha permitido una integración y aprendizaje de los alumnos y profesores de los distintos grados para lograr obtener resultados rápidamente.

La arquitectura base de los vehículos autónomos actuales se centran en diferentes etapas o módulos que integran para poder funcionar de forma eficiente, tales como: adquisición de datos, percepción, fusión de sensores, comunicaciones, planificación de rutas, control y actuación.

Aun pudiendo integrar todos estos módulos, el lograr que el vehículo conduzca de forma autónoma en cualquier tipo de ruta es una tarea muy compleja que todavía no se ha logrado en el mundo.

Esto se logra definir por los distintos niveles de autonomía establecidos por la Sociedad de Ingenieros Automotrices (SAE International). Desarrollos actuales en otras universidades del mundo y en las empresas automotrices han logrado de forma práctica hasta un nivel 3 de SAE, como un auto Tesla que logra tener un nivel casi 3 de autonomía con las últimas versiones de su Autopilot, o los vehículos de Waymo (empresa derivada del Google Car), que logran una conducción autónoma de nivel 3 y con pruebas casi de nivel 4. Aun así, se espera lograr el nivel 4 y 5 de autonomía de forma exitosa en la próxima década.

Esto se suele ver desde una perspectiva global, pero en México puede que tarde un poco más por la falta de infraestructura y calidad de las vías que llega a tener nuestro país. Es por ello por lo que parte de las investigaciones y trabajos realizadas en el Tec de Monterrey se centran en la prueba de estas tecnologías sobre escenarios mexicanos, ya que representan un nivel de complejidad mayor.

Para lograr que los vehículos autónomos se integren de forma completa en cualquier escenario de conducción, es necesario investigar sobre todas las tecnologías que complementan la conducción autónoma. Algunas de ellas son: las comunicaciones vehiculares, el diseño automotriz, el manejo de energía, la visión artificial, los sistemas mecatrónicos, la bio-instrumentación y la experiencia del usuario. Igualmente se deben cubrir aspectos políticos, sociales, económicos y legales que permitan que los vehículos autónomos existan en un ecosistema de electro-movilidad.

Se plantea que el desarrollo de vehículos autónomos se centrará en los próximos años en la generación de servicios de transporte colectivos (buses autónomos), personales (taxis autónomos) o de carga (camiones autónomos); pocos serán los de uso particular, ya que seguirá siendo una tecnología muy costosa, a la cual pocas personas tendrán acceso de forma personal.

¿Veremos coches autónomos en México en los próximos años?… Creemos que sí, pero hace falta mucho trabajo que realizar para lograr que esta tecnología se desarrolle de forma exitosa de manera global, y aun más para lograr optimizarla en nuestro país.

¿Quieres saber más?

Hardware in the loop framework proposal for a semi-autonomous car architecture in a closed route environment

Towards of a modular framework for semi-autonomous driving assistance systems

A Simulation Approach of the Internet of Intelligent Vehicles for Closed Routes in Urban Environments

Laboratorio de Computing Intelligence, Mechatronics and Biodesign (CIMB) en el Tecnológico de Monterrey, Campus Ciudad de México

Sobre el autor

Luis Alberto Curiel es Ingeniero en Telecomunicaciones y Sistemas Electrónicos por el Tecnológico de Monterrey. Es Maestro en Ciencias de la Ingeniería, egresado del Tecnológico de Monterrey en 2019. Actualmente está cursando el Doctorado en Ciencias de la Ingeniería en esta institución y es profesor de cátedra del Departamento de Mecatrónica del Campus Ciudad de México. Sus áreas de interés son el aprendizaje máquina, vehículos autónomos, telecomunicaciones, visión artificial y procesamiento digital de señales. lacuriel@tec.mx

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