OXFORD, REINO UNIDO.- ¿Quieres tener un vehículo autónomo y no quieres esperar a Google o a Tesla? entonces lo tuyo es Oxbotica, una rama de la Universidad de Oxford en el Reino Unido, la cual ha desarrollado un nuevo sistema de software para convertir cualquier auto convencional en un coche autónomo.
El sistema, llamado Selenium, recopila datos de cámaras, escáneres de láser o sistemas de radar. Entonces emplea una serie de algoritmos para identificar «su» ubicación, lo que le rodea y cómo desplazarse.
De acuerdo con Paul Newman, profesor de esta casa de estudios, el equipo planea utilizar el software para controlar no sólo coches autónomos, sino robots de almacén, grúas de horquilla y vehículos autónomos de transporte público.
La mayoría de los sistemas de otros fabricantes dependen de un sistema lo suficientemente robusto para lidiar con la conducción desde que son encendidos. Autopilot de Tesla, por ejemplo, utiliza cámaras de a bordo y análisis de imágenes para controlar el vehículo en autopista. Pero su fiabilidad se ha visto cuestionada tras una serie de accidentes recientes.
El software de Oxbotica obtiene datos gradualmente acerca de las rutas por las que se desplaza un vehículo y aprende a reaccionar al analizar cómo se comporta el conductor humano.
Por otro lado, Selenium tiene dos prestaciones principales: geolocalizar el vehículo y percibir qué pasa a su alrededor. Con esas dos fuentes de información, un planificador central puede determinar cómo debería desplazarse el coche. Tanto el sistema de localización como el de percepción dependen de sensores colocados por todo el vehículo en función del uso que se le vaya a dar.
Selenium puede comparar las lecturas en tiempo real con lecturas anteriores almacenadas en mapas de viajes anteriores realizados bajo condiciones similares. El sistema identifica características de imagen, como los detalles de las fachadas de los edificios o la disposición del mobiliario urbano, para localizar el vehículo dentro del contexto del mundo más amplio. Mientras tanto, datos láser pueden ser empleados gracias a su alta resolución para localizar el coche con mayor precisión, especialmente en condiciones de baja visibilidad cuando las cámaras pueden fallar.
Selenium primero debe aprender a reconocer coches y humanos mediante un conjunto de datos etiquetados. Pero con el tiempo también aprende del conductor. El sistema emplea conocimientos previos y aprendizaje continuo para determinar, por ejemplo, sobre qué partes de una superficie podrá desplazarse de manera segura o cómo cambian las señales viales.
El software de Oxbotica está programado para probarse en dos entornos del mundo real en un futuro próximo: dentro de los vehículos autónomos de transporte público del proyecto GATEway en el distrito Greenwich de Londres en el Reino Unido y en los módulos sin conductor de LUTZ Pathfinder que están siendo probados en Milton Keynes.
Si bien Oxbotica ya colabora con fabricantes de automóviles, aunque no pudo confirmar con cuáles ni cuándo la tecnología podría ser incorporado en los coches.
jcrh