Lecciones de inteligencia artificial para coches: así enseña Mercedes a ver a su coche autónomo
- El coche autónomo de Mercedes se encuentra en plena fase de desarrollo, que Daimler está llevando a cabo junto con Bosch.
- Mercedes inventó el coche y es una compañía líder en la introducción de sistemas de asistencia.
- Bosch es el principal proveedor mundial de componentes y también una de las empresas que más han desarrollado la tecnología del coche autónomo.
El coche autónomo de Mercedes está a la vuelta de la esquina: en el segundo semestre de 2019 está prevista la puesta en marcha de una ciudad piloto en California, donde comenzar con las pruebas en condiciones reales del tráfico para poder terminar de desarrollar y homologar este tipo de vehículos.
Coche autónomo de Mercedes: replicando al ser humano
El coche autónomo de Mercedes será capaz de ver, sino mirar, escuchar, pensar y actuar como un humano. O al menos intentarlo. Sin duda, el reto es grande pero cada vez está más cerca: la capacidad de los procesadores para poder mover un volumen tremendo de datos, la inteligencia artificial y una cantidad ingente de tecnología harán que el coche pueda ver más y mejor que nosotros, que su cabeza no dude nunca y que sus brazos jamás desfallezcan.
Así verá el coche autónomo de Mercedes
Es el apartado más importante del coche autónomo de Mercedes: ser capaz de ver, analizar su entorno y entenderlo. Para esta ardua tarea, Mercedes ha desarrollado una serie de elementos englobados en el Deep Learning, o conocimiento profundo de entorno, de la carretera.
Cámaras y sensores se combinan para que el coche vea, pero hay tres que son clave. La cámara, el RADAR —Radio detection and ranging— y el LIDAR —Laser Imaging Detection and Ranging— son los tres elementos más importantes. La cámara de gran resolución recogen unas imágenes que son procesadas por un software que ha sido puesto a punto por los ingenieros de Mercedes y Bosch en las instalaciones de Daimler en Immendingen, Alemania, y que son capaces no solamente de ver sino de categorizar el entorno.
Han creado un algoritmo que es capaz de reconocer a peatones, ciclistas o otros elementos móviles de la vía y saber cuál es su orientación: el objetivo no es solamente reconocerlos y permanecer alerta, también es conocer cuáles serán sus futuros movimientos.
La cámara también distinguirá señales de tráfico —eso ya ocurre hoy así que no te impresionará—, vehículos aparcados y será capaz de diferenciar la carretera de la acera. No obstante, esto es un juego en equipo y aquí resultan clave los otros elementos de visión del coche.
Los ingenieros de Mercedes me muestran una imagen de radar y me piden que la analice, intentando interpretarla. Lo único que hay en la foto son innumerables puntos, algunos de ellos dejando atrás una marca, una línea. Ese rastro significa movimiento: un conjunto de puntos alargado, en movimiento, es un camión. Es abstracto pero el software aquí también ha sido trabajado para que detecte todos los elementos de la imagen.
El radar es capaz de ver cosas que la cámara —o el ojo humano— no sería capaz de ver, y de esta manera anticiparse en sus movimientos. Tiene un alcance de unos 250 metros y no importa que haya un atasco y que el peatón quede ocultado por un coche, lo verá, lo categorizará como peatón y enviará la información al cerebro, poniendo en alerta a la cámara y activará el freno.
El radar también es capaz de medir objetos: por ejemplo, el camión que tenemos justo delante. La cámara ve un bulto, pero el radar es capaz de medir hasta donde llega el objeto, algo clave a la hora de adelantar, por ejemplo. Por supuesto, el radar será capaz de analizar los 360º del coche y para ello, previsiblemente, montará ocho detectores, cuatro de alta potencia, hacia delante, detrás y laterales, y cuatro más pequeños cubriendo los vértices.
El papel del Lidar del que prescinde Tesla
Por último, entra en acción el LIDAR, el sensor láser. Aquí hablamos de un elemento parecido al láser que se usa para medir distancias, el típico que se utiliza en bricolaje. Imagina 30 de esos, puestos uno encima de otro, en una torre, girando a una velocidad de 10 veces por segundo y lanzando constantemente un haz de láser.
La capacidad del láser es conocer dónde hay algo midiendo el tiempo que tarda en rebotar el haz de luz. Esto, en el coche autónomo de Mercedes, se convierte en una herramienta muy útil para conocer volúmenes y medir distancias. Una cámara puede llegar a generar imágenes en dos dimensiones, pero el LIDAR se encarga de dar volumen a estos objetos. Además de precisión total.
Leer más Ford crea una unidad de coches autónomos para luchar contra Waymo, Tesla y Uber
Todos estos elementos, más otros sensores de menor importancia, se fusionan en una fase final bautizada como Sensor Data Fusion, en el que toda la información se pone sobre la mesa y es un programa informático el que se encarga de ir ordenándola antes de enviarla al cerebro. Sí, todo lo que estoy hablando ocurre mucho más rápido de lo que tú tardas en pestañear.
La información se procesa, se crea una imagen clara y nítida del entorno, se analizan los riesgos, el comportamiento de los peatones, ciclistas y cualquiera que pueda interactuar en tu entorno, y cuando todo está claro, se envía al cerebro para que este tome una decisión. Aunque como ves, la decisión ya está mascada y muy clara cuando toca decidir el siguiente movimiento.
El cerebro del coche autónomo de Mercedes
En esta jornada de conocimiento sobre el coche autónomo de Mercedes se ha hablado mucho de la vista, más que del cerebro, aunque sin duda, este elemento es importante. En un humano es clave, es el encargado de tomar las decisiones. En este caso, sin duda, también es importante, aunque aquí su principal tarea es mover toda esa información de una manera nítida y sin ningún tipo de error o vacilación.
El cerebro del coche será un procesador NVIDIA con plataforma Drive Pegasus de última generación. Hay que tener en cuenta que el procesador tiene que ser una auténtica bestia: solamente la cámara mueve 100 GB de datos en apenas un kilómetro. El cerebro del coche autónomo de Mercedes tendrá que ser capaz de analizar toda esa cantidad ingente de datos, procesarlos en entre 20 y 500 milisegundos, y dar la orden de movimiento a los diferentes sistemas encargados de mover el coche.
Tener un ordenador tan potente en el coche es algo complejo: por ejemplo, se espera que este se refrigere gracias al mismo circuito por el cual se refrigerarán las baterías. No hay duda que el procesador es importantísimo y aquí no puede haber fallos: si no es capaz de analizar suficientemente rápido o de una manera correcta toda la información recibida, el coche autónomo fallará.
Coche autónomo de Mercedes: las manos y los pies
Poca información relevante en este apartado: la tecnología aplicada en este segmento ya está en funcionamiento hoy en día. Los coches actuales, con el control de crucero adaptativo, frenada de emergencia automática o el avisador de cambio involuntario de carril, ya aceleran, frenan y giran solos.
La clave en este apartado es que todos los elementos claves del coche estarán duplicados, sí, también es previsible que el cerebro esté duplicado, ya que si falla uno, el otro pueda aparcar el coche hasta que llegue la grúa. El objetivo es mejorar la seguridad, llevarla al extremo, para que cualquier fallo no suponga, en ningún momento, un problema grave de seguridad. Las máquinas fallan, pero el objetivo es que el coche autónomo de Mercedes jamás ponga en riesgo la salud de sus integrantes.
El coche autónomo de Mercedes sigue su desarrollo, con un objetivo claro: estar en el asfalto pronto, muy pronto. Las pruebas dinámicas comenzarán en 2019 y antes de 2025 iniciarán algunos servicios privados. Mercedes quiere lanzar este producto en vehículos como taxis de la marca o shuttles, los vehículos para llevar a empleados o clientes. Por eso, los primeros coches que previsiblemente montarán estos elementos sean el Mercedes Clase V y el Mercedes Clase S. Los taxis de Mercedes por excelencia.
Otros artículos interesantes:
Conoce cómo trabajamos en Business Insider.