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Inesperadamente, Google ha anunciado que está probando coches sin conductor en carreteras y condiciones de tráfico reales. La noticia se me coló en vacaciones y la he descubierto a través de un artículo de Robin Hanson en overcoming bias, que identifica la conducción automática como una de las innovaciones más importantes para construir ciudades más grandes.

Tecnología patrocinada por el DARPA

¿De dónde ha sacado Google esta tecnología? Pues de Sebastian Thrun, jefe del equipo ganador del DARPA Grand Challenge del 2005 y del segundo premio en el 2007 del que ya he hablado por aquí. Uniendo la tecnología desarrollada por Thrun y su equipo, los coches de Google Maps y los centros de datos de Google, tenemos la combinación perfecta para desarrollar coches que conducen solos.

El NY Times ha cubierto la noticia en detalle y publicado un video sobre los coches de google:

Robert Scoble grabó un video de los coches antes de que google publicara la noticia, sin saber que el coche estaba conduciendo solo:

Sensores y algoritmos probabilisticos

La clave de estos coches son los sensores y los algoritmos de procesamiento de los datos obtenidos. En el artículo del Times se pueden ver los sensores que lleva un coche: un Lidar, 4 radares convencionales, una cámara de video y un estimador de posición. El propio Sebastian Thrun ha publicado un libro sobre robótica probabilística (Probabilistic Robotics).

Furgoneta italiana

Por otra parte, una universidad italiana que también participó en el Grand Challenge han construido una furgoneta autónoma que está conduciendo desde Italia hasta China, 13.000 km sin conductor. En la furgoneta viaja un conductor que de vez en cuando toma el control del vehículo porque hay zonas de las que no se tienen mapas y le acompañan varios vehiculos de apoyo.

Cambios legales

Es inesperado que Google haya desarrollado esta tecnología, pero no es sorprendente ya que es un proyecto que encaja enla filosofía de Google, es difícil, basado en investigaciones universitarias y muy, muy ambicioso. Como producto es difícil que lo desarrolle Google directamente, seguramente le dará licencias a los fabricantes para utilizar su software. Pero bueno, es complicado que antes de 10 años veamos coches conducidos automáticamente, aunque sólo sea por el cambio de legislación necesario (los coches de Google son legales ya que siempre hay un conductor que puede tomar el control del vehículo).

Después de un par de meses, he tenido tiempo de escuchar el podcast de Sebastian Thrun, en Talking robots. Esta entrevista se la hicieron antes del Urban Challenge, en la que su equipo terminó segundo.
En cualquier caso es interesante porque explica su visión de la robótica y su robótica probabilística:

  • La robótica probabilística es un enfoque basado en la robótica orientada a comportamiento y el paradigma deliberativo.
  • En robótica probabilistica se hace un modelo de la realidad pero se asume que el modelo es inexacto.
  • También se usan las medidas de los sensores, pero no se aceptan como válidos.
  • Se toman los distintos modelos y se calcula cual es el más aplicable a las circunstancias (medidas de los sensores).
  • Es una técnica que consume muchos recursos.
  • Todavía no es una técnica que sirva en cualquier situación. Por ejemplo, en el caso de Stanley (ganador del Gran Challenge 2005) no contemplaba obstáculos móviles en sus modelos probabilísticos. No habla de Junior, segundo en 2007.
  • Sebastian Thrun piensa que el reto actual en la robótica es el software.
  • Las técnicas usadas en otras ramas de software son aplicables a la robótica, por ejemplo las técnicas de robóticas probabilística se usan en otras ramas de la ia.

Es interesante que tanto Rodney Brooks (en su libro Flesh and Machines) como Sebastian Thrun coinciden en que el problema actual de la robótica es el software. También me llama la atención, que contrariamente a lo que algunos piensan, los robots no están en condiciones (todavía) de conducir coches (he llegado a leer que todavía no existen pilotos automáticos porque a las aseguradoras no les interesa, pero no tengo los links). Y es muy interesante que comente que en el caso de un coche autónomo, necesite un 100% de precisión en las rutas, porque un 98% significa salirse de la pista y destrozar las ruedas contra las rocas (habla del grand challenge a través del desierto).

En una entrevista a Sebastian Thrun, creador del robot ganador del DARPA grand challenge del 2005, habla sobre su visión de las autopistas cuando todos los vehículos estén robotizados: las personas iremos cómodamente transportadas mientras leemos, trabajamos ó cabeceamos, yendo a trabajar en autopistas repletas de vehículos a gran velocidad separados por centímetros. Los robots permitirán que se usen más kilómetros de autopista y además prodremos aprovechar el tiempo que pasemos en viaje. Las ventajas del tren y el coche en uno.
Tan interesante es esta visión de futuro de Thrun como el pdf con la capacidad sensorial de Junior: está plagado de lidars (sensores láser usados a modo de radar) además de cámaras. En la I Jornada de promoción de la robótica de la UNED nos demostraron un robot que usaba sensores láser (no sé si llega a catalogarse como lidar, pero el funcionamiento es muy preciso). La ventaja de estos sensores sobre las cámaras es que aportan información de profundidad además de visión en 360º, sin requerir demasiada capacidad de cálculo (comparado con la visión esteoroscópica). La desventaja es el coste, que me imagino que son sustancialmente más caros que las cámaras.