Así es la primera secuencia de drifting en tándem totalmente autónoma del mundo

TRI se centró en desarrollar unos mecanismos de control robustos y estables para el vehículo principal, de manera que pudiera seguir repetidamente la misma trazada con seguridad.

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Rubén García

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La Escuela de Ingeniería de la Universidad de Stanford desarrolló modelos y algoritmos de automóviles mediante IA para que el vehículo secundario pudiera adaptarse de forma dinámica al movimiento del vehículo principal y derrapar junto a él sin llegar a colisionar.

GReddy y Toyota Racing Development (TRD) modificaron los sistemas de suspensión, motor, transmisión y seguridad (p. ej., la jaula antivuelco o la supresión de incendios) de cada vehículo. Si bien los dos vehículos presentaban sutiles diferencias, habían sido fabricados según las mismas especificaciones utilizadas en las competiciones de Formula Drift para ayudar a los equipos a recoger datos con pilotos expertos en un entorno controlado

Durante cerca de siete años, ambos equipos han colaborado en proyectos de investigación para una conducción más segura. Los experimentos automatizan una maniobra automovilística denominada «drifting», por la que un piloto controla la dirección de un vehículo tras perder tracción al dejar girar los neumáticos traseros, una habilidad que se puede trasladar a la recuperación tras patinar sobre nieve o hielo.

Al añadir un segundo vehículo derrapando en tándem, los equipos han conseguido simular con más exactitud unas condiciones dinámicas en que los vehículos deben reaccionar rápidamente ante otros automóviles, peatones o ciclistas.

«Nuestros investigadores se unieron con un objetivo en mente: cómo conseguir una conducción más segura», declaró Avinash Balachandran, vicepresidente de la división de Conducción interactiva humana de TRI.

«Ahora, gracias a las más modernas herramientas que ofrece la IA, podemos conseguir que dos vehículos hagan drifting en tándem de forma autónoma. Se trata de la maniobra más compleja en automovilismo, y alcanzar estas cotas de autonomía significa que podemos controlar la dinámica de los vehículos en situaciones extremas. Esto tiene implicaciones de gran alcance para el desarrollo de sistemas avanzados de seguridad en futuros automóviles», explica.

«En realidad, las características físicas del drifting se parecen a las que puede experimentar un vehículo sobre nieve o hielo. Lo que hemos aprendido con este proyecto de drifting autónomo ya ha dado lugar a nuevas técnicas para controlar vehículos automatizados de forma segura sobre hielo», dijo Chris Gerdes, profesor de Ingeniería mecánica y codirector del Centro de Investigación en Automoción de Stanford (CARS).

En una secuencia autónoma de drifting en tándem, dos vehículos—uno principal y otro secundario—siguen una trazada a veces a centímetros el uno del otro, al borde del control. El equipo utilizó técnicas sofisticadas para desarrollar el sistema de inteligencia artificial del vehículo, incluido un modelo de los neumáticos de red neuronal que aprendía de la experiencia, como lo haría un piloto experto.

«Las condiciones de la pista pueden cambiar drásticamente en apenas unos minutos cuando se pone el sol. La IA que hemos desarrollado para este proyecto aprende de cada trayecto realizado en el circuito para gestionar esa variación», explicó Gerdes.

Los accidentes de tráfico provocan más de 40 000 muertes al año en EE. UU., y alrededor de 1,35 millones en todo el mundo. Muchos de esos accidentes se derivan de una pérdida de control del vehículo en situaciones dinámicas repentinas. Los sistemas autónomos resultan muy prometedores para ayudar a los conductores a reaccionar adecuadamente.