Una universidad brasileña pondrá a prueba un servicio de taxi autónomo

El usuario podrá llamar al vehículo sin chofer mediante el empleo de una aplicación de celular y, a través de un comando de voz, le indicará hacia dónde desea ir

Por Elton Alisson

Agência FAPESP – Los que pasen durante los próximos meses por el campus de la Universidad de São Paulo (USP) de la ciudad de São Carlos (interior de São Paulo, Brasil), y se deparen con un taxi andando por sus calles sin chofer, sólo con pasajeros a bordo, pueden quedarse tranquilos: el vehículo no está fuera de control.

En realidad se trata de un servicio de taxi autónomo que estará circulando a prueba, en el marco de un trabajo de investigadores del Instituto de Ciencias Matemáticas y Computación (ICMC) y de la Escuela de Ingeniería de la USP de São Carlos.

Los científicos están terminando de realizar las últimas pruebas y de ajustar algunos detalles del automóvil para efectuar una demostración pública del servicio de taxi autónomo a mediados de octubre.

“La idea es que el usuario pueda llamar al taxi autónomo desde su celular, mediante el empleo de una aplicación que estamos desarrollando, y que el automóvil lo lleve a su destino dentro del campus –apuntándoselo con un comando de voz o en una pantalla de computadora ubicada en el interior del coche – y luego regrese al lugar donde estaba estacionado para aguardar la próxima llamada”, declaró Denis Wolf, docente del ICMC y coordinador del proyecto, a Agência FAPESP.

El servicio de taxi autónomo es una de las posibles aplicaciones que los investigadores de la USP de São Carlos imaginan para el Carro Robótico Inteligente con Navegación Autónoma (CARINA), un automóvil desarrollado en los últimos años con el apoyo de la FAPESP y del Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq), en el ámbito del Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología en Sistemas Embarcados (INCT-SEC).

CARINA, uno de los coches autónomos que están desarrollando en Brasil distintos grupos de investigación –tales como los de las universidades federales de Minas Gerais (UMFG) y de Espírito Santo (Ufes)–, fue el primero de América Latina que se probó en calles de una ciudad, a comienzos de octubre de 2013, cuando recorrió 5,5 kilómetros en São Carlos (lea más sobre este proyecto en: agencia.fapesp.br/18077 [en portugués]; y en: http://revistapesquisa.fapesp.br/es/2013/11/06/un-automovil-sin-conductor).

Desde entonces, el automóvil –un Fiat Palio Weekend Adventure, adquirido en una concesionaria y adaptado por los científicos con una serie de aparatos– pasó por diversas mejoras.

Una de ellas consistió en la incorporación de un sistema de mapas continuos que permite optimizar el control y la localización del automóvil y planear mejor sus trayectorias, explicó Wolf.

“En el ensayo que hicimos con CARINA en octubre de 2013, la planificación de la ruta era muy sencilla, con base en un sistema de GPS”, dijo el investigador. “En tanto, el sistema de mapas continuos que se utilizará en el próximo ensayo permitirá que el automóvil planee su recorrido en tiempo real para llegar al destino que desea el pasajero”, comparó.

El sistema de localización

De acuerdo con el investigador, los vehículos autónomos emplean una combinación de informaciones de sensores GPS con mapas del ambiente por donde circularán (mapas métricos) previamente elaborados para estimar su localización en vías urbanas.

Con todo, el problema reside en que incluso los sensores GPS más sofisticados están sujetos a fallas, y exhiben una imprecisión relativamente alta, fundamentalmente en calles urbanas, debido a la presencia de edificios altos y árboles, que pueden ocasionar errores significativos en la posición del automóvil y también dejar al sensor indisponible durante algunos instantes, impidiendo así la corrección de un recorrido.

En tanto, los mapas métricos utilizados actualmente –que se basan en características de las pistas urbanas, tales como el formato de la calle y la señalización vertical y horizontal, para efectuar la localización del vehículo, y representan una determinada área por retículas– son sensibles a interrupciones de servicio e insumen mucha memoria.

Por medio de un proyecto vigente, apoyado por la FAPESP, los investigadores pretenden reemplazar los mapas métricos por mapas continuos desarrollados por científicos de la University of Sydney, de Australia, debidamente adaptados, para efectuar la localización de CARINA en vías urbanas.

Los mapas continuos se valen distintos tipos de información adicionales del ambiente, tales como los cordones y franjas de tránsito y otros tipos de señalización horizontal, para la localización del vehículo.

Asimismo, representan al ambiente de modo continuo –y no requieren de la representación por retículas, como en los mapas métricos–, son mucho menos sensibles a interrupciones de la señal y son capaces de estimar la ocupación de áreas bloqueadas por obstáculos en un trayecto que sensores GPS no pudieron observar, explicó Wolf.

“Esos mapas continuos permiten concretar la localización del vehículo autónomo con base en informaciones tales como la señalización horizontal de los cordones, sin depender del GPS”, afirmó.

El mapeo del ambiente a cargo de CARINA se realiza mediante dos sensores de láser –ubicados en la parte delantera y en el techo del automóvil–, aparte de cámaras que funcionan en 360º, de la misma manera que el sistema Google Street View, lo cual permite identificar cada sitio en un mapa, con todo el escenario de alrededor, en lugares previamente filmados.

Los sensores de láser también funcionan en 360º y emiten 700 mil puntos de luz por segundo para mapear todo lo que está alrededor a una distancia de 50 metros de radio, midiendo cuán cerca se encuentran otros coches, columnas, gente, perros, cordones o cualquier otro obstáculo, siempre informando el ángulo y la altura con relación al vehículo.

En tanto, una cámara estéreo, con dos lentes, opera con el sensor de laser instalado en la parte delantera del coche y estima la profundidad de los objetos ubicados alrededor del vehículo, aparte de interpretar e informar sobre las franjas de tránsito.

“Este conjunto de sensores le permite al vehículo autónomo detectar se hay otros automóviles cerca, además de informarle en qué dirección va y a qué velocidad, con el fin de evitar riesgos de colisiones”, dijo Wolf.

A su vez, un sistema de control basado en un software de mando desarrollado por los investigadores permite regular a velocidad –que actualmente es de 60 kilómetros (km) por hora– y las maniobras (la dirección) del vehículo.

“Un vehículo autónomo puede tener un error de control de a lo sumo 40 centímetros. De tener un error mayor que éste, el automóvil queda sujeto meterse en contramano y corre el riesgo de chocar”, explicó.

Un camión autónomo

El desarrollo de CARINA generó una solicitud de la empresa Scania al grupo de investigadores de la USP de São Carlos para el desarrollo de un camión autónomo.

La compañía sueca puso a disposición dos camiones para la realización del proyecto, que contó con recursos por un monto de 1.200.000 reales.

El camión recibió diversos elementos para que el sistema autónomo pudiese controlar todos los movimientos. Asimismo, se acoplaron algunos pequeños motores que actúan en el volante y en los frenos y se instaló un circuito electrónico en el comando del acelerador para controlar la velocidad del camión.

Una computadora conectada a todos los sistemas del camión se encarga de captar las informaciones de los sensores y del sistema GPS, de interpretarlas y ejecutar el comando correcto para la maniobra: acelerar, girar en una curva o frenar.

“En razón de la diferencia de las plataformas y de restricciones presupuestarias, las soluciones que empleamos en el camión autónomo fueron bastante distintas a las utilizadas en CARINA”, dijo Wolf.

“Dejamos de lado el uso de sensores de láser que se emplearon en CARINA, por ejemplo, que cuestan hasta dos veces el precio del vehículo, y optamos por emplear radares para detectar obstáculos y un par de cámaras en estéreo ubicadas en la parte frontal del camión”, detalló.

Las cámaras que emplearon los investigadores imitan la actuación del ojo humano, captando dos imágenes, lo cual permite estimar la profundidad y la forma de objetos tales como semáforos, por ejemplo.

Hay también antenas de GPS en el techo de la cabina, aparte de un sensor en la barra de dirección que registra cualquier movimiento del volante.

Una de las diferencias del camión autónomo de la USP de São Carlos en comparación con otros desarrollados en el mundo –como el de Daimler, titular de la marca Mercedes-Benz– es el uso de mapas continuos, como los que se emplean en CARINA, comparó Wolf.

“Los mapas continuos permiten que el camión que desarrollamos opere incluso en situaciones en la cuales no existen franjas claramente demarcadas en la pista, tal como es el caso de las carreteras de tierra, o incluso en ausencia de señalización de tránsito”, afirmó. “En tal sentido, nuestro proyecto se adecua mejor a nuestra realidad local”, comparó.

Pese a que todavía se trata de un prototipo, que circula únicamente en el área 2 del campus de la USP, en São Carlos, los resultados obtenidos en el marco del proyecto han sido bastante prometedores, sostuvo el investigador.