الريــم
02-12-2024, 11:10 PM
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/clip/47418e7d-7a82-4b7a-974e-f9eb3a02e762_16-9-aspect-ratio_default_0.jpg
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Todos hemos so?ado alguna vez con viajar en coche sin tener que conducir, aprovechando la duraci?n del trayecto para leer un libro, ver una pel?cula, descansar o simplemente disfrutar del paisaje. La conducci?n aut?nomaconducci?n aut?noma (https://neomotor.epe.es/coches/manos-arriba-estos-son-los-coches-que-ya-circulan-solos-KX1527873), algo que hace a?os s?lo pod?amos ver en el cine o imaginar a través de las p?ginas de un libro, est? cada vez m?s cerca de convertirse en una realidad. Y es que los avances tecnol?gicos y el trabajo de los fabricantes de autom?viles de todo el mundo permiten que la tecnolog?a de conducci?n aut?noma avance progresivamente hasta su implantaci?n real.
Sin embargo, la circulaci?n de un coche aut?nomo (https://neomotor.epe.es/conduccion/los-coches-autonomos-podrian-llegar-a-circular-solos-en-2024-AA1626983) por las v?as p?blicas es un proceso muy complejo, ya que existe un gran n?mero de variables en juego, como la imprevisibilidad de los humanos. Los coches aut?nomos deben saber identificar r?pidamente todo lo que est? a su alrededor, como un perro en todas sus formas, tama?os y posiciones; y distinguir con precisi?n entre una persona en una parada de autob?s y una fotograf?a de alta resoluci?n de una persona en un anuncio en la parada de bus.
Pero eso no es todo, puesto que adem?s de comprender lo que ve, también debe realizar un seguimiento de lo que sucede a su alrededor para determinar qué personas u objetos pueden interferir o afectar a su conducci?n (veh?culos, peatones, se?ales y marcas viales), detectar lo que es ruido de fondo pero que en alg?n momento podr?a actuar (un peat?n caminando por la acera o un coche aparcado), e identificar lo que no va a afectar a su conducci?n.
Para que todo esto sea posible, tal como nos cuenta Carglass, las tecnolog?as de conducci?n aut?noma m?s avanzadas del momento utilizan la inteligencia artificial a través de tres actividades cooperativas: percepci?n, predicci?n y planificaci?n.
Un coche aut?nomo recopila toda la informaci?n de su entorno a través de un sofisticado conjunto de sensores, que incluye c?maras, radares y lidars. A continuaci?n, clasifica y etiqueta los objetos mediante un algoritmo entrenado con aprendizaje autom?tico, que utiliza redes neuronales convolucionales (CNN). De este modo, el ordenador a bordo del veh?culo puede saber si los elementos que hay en la imagen son algo de lo que necesita estar atento o algo que pueda ignorar.
Por su parte, las redes neuronales transformadoras TNN, que se emplean en modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, se encargan de comprender las relaciones complejas existentes entre los elementos de la imagen. Una vez generada una imagen bidimensional del entorno, las redes TNN la convierten en una vista aérea en 3D, ya que el sistema necesita una visi?n a vista de p?jaro para conocer las ubicaciones y la escala de los objetos que rodean al coche.
Toda la informaci?n recopilada en la fase de percepci?n se transmite al sistema de predicci?n del coche, que también usa algoritmos TNN. El sistema de predicci?n tiene la capacidad de generalizar comportamientos a partir de grandes muestras de datos con los que se ha ido entrenando a los algoritmos, y de comprender comportamientos de largo alcance. Recuerda que la inteligencia artificial de los coches aut?nomos aprende de cada situaci?n que se genera en su vida diaria y que, adem?s, se entrena a partir de datos y simulaciones realizadas en entornos virtuales.
Dicho esto, los algoritmos del sistema de predicci?n rastrean cada objeto y determinan c?mo, en qué direcci?n y a qué velocidad se mueven, para predecir hacia d?nde se mover? a continuaci?n. Seg?n Carglass, el sistema analiza la posici?n de cada objeto y reeval?a la ruta prevista por cada uno de ellos diez veces por segundo, lo que garantiza que el coche esté siempre listo para reaccionar ante cualquier imprevisto.
Después de conocer el entorno, c?mo se mueve y c?mo se podr?a mover, el sistema de planificaci?n decide cu?l es la mejor manera de moverse de forma segura, eficiente y legal. Este sistema es el encargado de enviar ?rdenes a los sistemas de control del coche (motor, direcci?n, frenos, cambio, etc.) para que circule. También elige en qué carril debe circular, a qué velocidad, en qué momento debe detenerse y cu?ndo debe acelerar, frenar o girar.
Para confirmar que est? ejecutando los movimientos planificados, el ordenador de a bordo recibe informaci?n de los sistemas de percepci?n y predicci?n y verifica la velocidad y la ubicaci?n del veh?culo varias veces por segundo.
Las tres actividades de percepci?n, predicci?n y planificaci?n se realizan pr?cticamente en tiempo real, un dato incre?ble teniendo en cuenta la cantidad de datos e informaci?n que genera un coche en movimiento.
أكثر... (https://neomotor.epe.es/conduccion/coches-autonomos-como-ven-piensan-y-funcionan-los-coches-sin-conductor-DF1698522)
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Todos hemos so?ado alguna vez con viajar en coche sin tener que conducir, aprovechando la duraci?n del trayecto para leer un libro, ver una pel?cula, descansar o simplemente disfrutar del paisaje. La conducci?n aut?nomaconducci?n aut?noma (https://neomotor.epe.es/coches/manos-arriba-estos-son-los-coches-que-ya-circulan-solos-KX1527873), algo que hace a?os s?lo pod?amos ver en el cine o imaginar a través de las p?ginas de un libro, est? cada vez m?s cerca de convertirse en una realidad. Y es que los avances tecnol?gicos y el trabajo de los fabricantes de autom?viles de todo el mundo permiten que la tecnolog?a de conducci?n aut?noma avance progresivamente hasta su implantaci?n real.
Sin embargo, la circulaci?n de un coche aut?nomo (https://neomotor.epe.es/conduccion/los-coches-autonomos-podrian-llegar-a-circular-solos-en-2024-AA1626983) por las v?as p?blicas es un proceso muy complejo, ya que existe un gran n?mero de variables en juego, como la imprevisibilidad de los humanos. Los coches aut?nomos deben saber identificar r?pidamente todo lo que est? a su alrededor, como un perro en todas sus formas, tama?os y posiciones; y distinguir con precisi?n entre una persona en una parada de autob?s y una fotograf?a de alta resoluci?n de una persona en un anuncio en la parada de bus.
Pero eso no es todo, puesto que adem?s de comprender lo que ve, también debe realizar un seguimiento de lo que sucede a su alrededor para determinar qué personas u objetos pueden interferir o afectar a su conducci?n (veh?culos, peatones, se?ales y marcas viales), detectar lo que es ruido de fondo pero que en alg?n momento podr?a actuar (un peat?n caminando por la acera o un coche aparcado), e identificar lo que no va a afectar a su conducci?n.
Para que todo esto sea posible, tal como nos cuenta Carglass, las tecnolog?as de conducci?n aut?noma m?s avanzadas del momento utilizan la inteligencia artificial a través de tres actividades cooperativas: percepci?n, predicci?n y planificaci?n.
Un coche aut?nomo recopila toda la informaci?n de su entorno a través de un sofisticado conjunto de sensores, que incluye c?maras, radares y lidars. A continuaci?n, clasifica y etiqueta los objetos mediante un algoritmo entrenado con aprendizaje autom?tico, que utiliza redes neuronales convolucionales (CNN). De este modo, el ordenador a bordo del veh?culo puede saber si los elementos que hay en la imagen son algo de lo que necesita estar atento o algo que pueda ignorar.
Por su parte, las redes neuronales transformadoras TNN, que se emplean en modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, se encargan de comprender las relaciones complejas existentes entre los elementos de la imagen. Una vez generada una imagen bidimensional del entorno, las redes TNN la convierten en una vista aérea en 3D, ya que el sistema necesita una visi?n a vista de p?jaro para conocer las ubicaciones y la escala de los objetos que rodean al coche.
Toda la informaci?n recopilada en la fase de percepci?n se transmite al sistema de predicci?n del coche, que también usa algoritmos TNN. El sistema de predicci?n tiene la capacidad de generalizar comportamientos a partir de grandes muestras de datos con los que se ha ido entrenando a los algoritmos, y de comprender comportamientos de largo alcance. Recuerda que la inteligencia artificial de los coches aut?nomos aprende de cada situaci?n que se genera en su vida diaria y que, adem?s, se entrena a partir de datos y simulaciones realizadas en entornos virtuales.
Dicho esto, los algoritmos del sistema de predicci?n rastrean cada objeto y determinan c?mo, en qué direcci?n y a qué velocidad se mueven, para predecir hacia d?nde se mover? a continuaci?n. Seg?n Carglass, el sistema analiza la posici?n de cada objeto y reeval?a la ruta prevista por cada uno de ellos diez veces por segundo, lo que garantiza que el coche esté siempre listo para reaccionar ante cualquier imprevisto.
Después de conocer el entorno, c?mo se mueve y c?mo se podr?a mover, el sistema de planificaci?n decide cu?l es la mejor manera de moverse de forma segura, eficiente y legal. Este sistema es el encargado de enviar ?rdenes a los sistemas de control del coche (motor, direcci?n, frenos, cambio, etc.) para que circule. También elige en qué carril debe circular, a qué velocidad, en qué momento debe detenerse y cu?ndo debe acelerar, frenar o girar.
Para confirmar que est? ejecutando los movimientos planificados, el ordenador de a bordo recibe informaci?n de los sistemas de percepci?n y predicci?n y verifica la velocidad y la ubicaci?n del veh?culo varias veces por segundo.
Las tres actividades de percepci?n, predicci?n y planificaci?n se realizan pr?cticamente en tiempo real, un dato incre?ble teniendo en cuenta la cantidad de datos e informaci?n que genera un coche en movimiento.
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