Seamos realistas, conducir es peligroso. La gente muere en accidentes automovilísticos todos los días. Esto es el equivalente a que un avión se estrelle lleno de gente todos los días del año. Pero para bien o para mal, alrededor de 220 millones de personas se suben a sus autos todos los días, cierran sus puertas y sin nada más que ojos para guiarlos, se aventuran por caminos que solo pueden ver parcialmente y ven a otros gigantes de metal. y la velocidad humana. Pero la científica investigadora de Intel, Jennifer Healey, prevé un futuro más seguro. Empleando protocolos basados en chismes en combinación con sensores integrados, los automóviles del futuro podrán reconocerse y comunicarse entre sí, advertir a los conductores sobre el peligro e incluso intervenir cuando una colisión parezca inminente.
Seamos realistas, conducir es peligroso. La gente muere en accidentes automovilísticos todos los días. Esto es el equivalente a que un avión se estrelle lleno de gente todos los días del año. Pero para bien o para mal, alrededor de 220 millones de personas se suben a sus autos todos los días, cierran sus puertas y sin nada más que ojos para guiarlos, se aventuran por caminos que solo pueden ver parcialmente y ven a otros gigantes de metal. y la velocidad humana. Pero la científica investigadora de Intel, Jennifer Healey, prevé un futuro más seguro. Empleando protocolos basados en chismes en combinación con sensores integrados, los futuros automóviles podrán reconocerse y comunicarse entre sí, advertir a los conductores sobre el peligro e incluso intervenir cuando una colisión parezca inminente.
visión
Como científica investigadora en el Laboratorio de Investigación de la Experiencia del Usuario de Intel, el trabajo de Healey es prever el futuro. “Mi trabajo es ver cómo se utilizará la informática en el futuro”, dijo Healey a EEWeb. El futuro de la informática. El enfoque principal de Healey es cómo los automóviles se comunican entre sí, cómo se comunican con la infraestructura, cómo se comunican con la nube y cómo los automóviles interactúan con el floreciente Internet de las cosas.
El intercambio inalámbrico dinámico de datos entre los vehículos y la infraestructura circundante ofrece grandes oportunidades para mejorar la seguridad y mejorar la experiencia de conducción. Pero incluir todos los vehículos en la conversación es más fácil decirlo que hacerlo. Healey explica: Son de propiedad privada, se mueven rápidamente y no tienen infraestructura establecida. ” Sin una infraestructura establecida en esta red, ¿cómo identificaría un objetivo en el otro extremo de la comunicación inalámbrica?
difundir chismes
Se ha invertido una cantidad significativa de investigación en la comunicación de vehículo a vehículo y, para evitar los obstáculos técnicos y de estandarización restantes, Intel se asoció con la Universidad Nacional de Taiwán (NTU) para establecer el Centro de Computación de Contexto Conectado. El centro patrocina un grupo de investigación dirigido por el profesor Bob Wang que ha desarrollado un sistema prototipo que permite a los automóviles compartir “chismes”. La idea es que los chismes de automóvil a automóvil le den a su automóvil un vistazo a otros automóviles a su alrededor, lo que lo convierte en una perspectiva más sociable y segura.
El sistema propuesto emplea LIDAR 2D, cámaras estéreo y una radio estándar de comunicación de corto alcance (DSRC) dedicada para la detección de vehículo a vehículo. Según Healy, esta combinación permitirá la conducción autónoma a un costo mínimo y con la máxima potencia computacional. “La ventaja de lidar 2D es que es básicamente un radar láser, por lo que puede proporcionar información de profundidad”, dijo Healey a EEWeb. Sin embargo, hay muchos ejemplos de fallas de lidar debido a que la luz rebota en otros objetos. Si tiene un grupo caminando juntos, es posible que todos estén vestidos de manera diferente y usen diferentes colores, pero para LIDAR son objetos sólidos grandes. Un gran objetivo del equipo de Healey es probar la segmentación de objetos usando estas dos cosas complementarias.
Para permitir la conducción autónoma, el grupo Intel-NTU ha desarrollado dos algoritmos clave que funcionan en conjunto para comunicar información sobre su posición relativa a otros vehículos. Localiza el coche utilizando un algoritmo de localización y mapeo simultáneo (SLAM). El seguimiento de objetos en movimiento (MOT) se utiliza para rastrear otros objetos relacionados con el automóvil. “Si está enviando una ubicación GPS, puede estimar la ubicación a partir de la visión por computadora”, explica Healey. “O, si está enviando datos de GPS, puede mejorar esta estimación. En este modelo, el automóvil estima la posición y la velocidad y predice posiciones futuras. Puede ver si realmente se encuentra en una ubicación diferente, que es esencialmente un modificación del algoritmo, similar al seguimiento balístico.
Red escalable de vehículo a vehículo
Un sistema Intel-NTU completo es ideal para la comunicación de vehículo a vehículo, pero no todos los vehículos necesitan estar equipados con un sistema. El sistema está diseñado para ser escalable, lo que permite que cualquier vehículo con un receptor simple participe en la conversación del vehículo. Dichos protocolos de comunicación funcionan de dos maneras. Uno es un escenario de “coche delante, coche detrás”, en el que el mensaje de que el coche de delante está frenando demasiado rápido se transmite solo a los coches de detrás. El único coche de delante que realmente necesita transmitir este mensaje es el transmisor de radio. El automóvil de atrás necesita un receptor de radio y un algoritmo para hacer la diferencia de velocidad que le dice al conductor que el automóvil de adelante está desacelerando demasiado rápido y debe frenar.
Equipados con un sistema Intel-NTU completo, los conductores pueden beneficiarse de la tecnología de seguimiento integrada del sistema para recibir una advertencia cuando un vehículo frena repentinamente frente a ellos. Esto significa que no se requiere comunicación con el coche de delante. “Suponiendo que el automóvil de adelante no está enviando su velocidad, si el automóvil de atrás tiene una cámara estéreo y LIDAR, la cámara estéreo se puede usar para la detección de objetos. El lidar 2D puede rastrear la profundidad, por lo que podemos inferir la velocidad del automóvil de adelante .” Según los datos del sensor de ese automóvil, el automóvil puede advertir al conductor de una posible colisión.
próximo paso
Los sistemas Intel-NTU de generación actual se basan en controladores para responder a las advertencias publicadas por el dispositivo. Sin embargo, enviar información a humanos y hacer que ellos interpreten y respondan a la información puede llevar mucho tiempo y ser desastroso. Más bien, el grupo Intel-NTU está trabajando en un sistema para evitar colisiones que utiliza cámaras estéreo, LIDAR y algoritmos de toma de decisiones para permitir que los automóviles sean lo suficientemente inteligentes como para responder cuando usted no está cerca.
“Definitivamente, los algoritmos se pueden hacer lo suficientemente sólidos como para que los automóviles puedan tomar mejores decisiones que los humanos con sus dos ojos”, explica Healey. Estas cámaras permiten a los humanos tener una vista de paralaje mucho más amplia que la que tienen frente a ellos. Los humanos solo pueden procesar información de estos dos sensores visuales, los ojos. “El problema es que no tengo ojos en la nuca, así que no puedo ver lo que sucede detrás de mí. Las computadoras no están limitadas de esa manera. Mi visión es, en cambio, que el auto automáticamente está sobre cómo reaccionar. Si el auto se acerca demasiado, se rompe”, dice Healey.
Los sistemas de prevención de colisiones son tan sofisticados que los beneficios notables solo se ven cuando hay un número significativo de usuarios. Pero si bien la entrega de vehículos estatales podría demorar años, la presión del gobierno podría acelerar el proceso. El gobierno de EE. UU. anunció recientemente planes para exigir a los fabricantes de automóviles que instalen sistemas para evitar colisiones a partir de 2017. Mientras tanto, el grupo Intel-NTU continuará mejorando la tecnología “haciendo que las computadoras hagan lo que los humanos hacen bien”. Para garantizar un futuro seguro para todos los conductores”.