El desarrollo de vehículos autónomos plantea importantes desafíos debido a la compleja dinámica de múltiples agentes que intervienen en el tráfico. Así, estos sistemas deben responder al movimiento de múltiples actores, reglas de tráfico que requieren el reconocimiento de letreros de calles, alumbrado público y señalización vial y distinguir entre múltiples tipos de otros vehículos. Además, pueden surgir una gran cantidad de eventos imprevistos como construcción de carreteras, un niño corriendo hacia la carretera, un accidente, un conductor circulando en dirección contraria, etc. Por ello, es fundamental el desarrollo de simuladores como CARLA, un entorno virtual de código abierto y gratis que ofrece una gran cantidad de escenarios adaptables que pueden facilitar el aprendizaje de los coches mediante simulación de conducción autónoma.
CARLA ha sido desarrollado por el Centro de Visión por Computador de Barcelona, Intel Labs y el Toyota Research Institute y da respuestas a las dificultades logísticas de los sistemas de entrenamiento en el mundo físico. Incluso la realización de pruebas con un solo automóvil requiere de una importante cantidad de presupuesto y mano de obra y el uso de un solo vehículo para estos ensayos está lejos de ser suficiente para recopilar los datos necesarios para el aprendizaje de todas las situaciones posibles que se pueden dar durante la conducción. Por ello, la capacitación y validación de modelos de simulación de conducción autónoma para la conducción urbana en el mundo físico está fuera del alcance de la mayoría de los grupos de investigación.
CARLA puede democratizar la investigación en conducción urbana autónoma ya que los simuladores son esenciales, por ejemplo también para generar algunos escenarios que son demasiado peligrosos para plantearse en el mundo físico (por ejemplo, un niño corriendo por la carretera delante del automóvil).
Democratizando la simulación de conducción autónoma
Si bien el uso de la simulación de conducción autónoma es generalizado, las plataformas de simulación existentes son limitadas.
Y eso que la simulación se ha utilizado para entrenar modelos desde los primeros días de la investigación de conducción autónoma: los simuladores de carreras se han utilizado para evaluar nuevos enfoques de conducción, las configuraciones de simulación personalizados se usan comúnmente para entrenar y evaluar sistemas de visión robótica y los juegos comerciales se han utilizado para adquirir datos de alta fidelidad para el entrenamiento y la evaluación comparativa de sistemas de percepción visual.
Por su parte, los simuladores de carreras de código abierto como TORCS no presentan la complejidad de la conducción urbana: carecen de peatones, intersecciones, tráfico cruzado, normas de tráfico y otras complicaciones que distinguen la conducción urbana. En el caso de los juegos comerciales, tienen poca personalización y control sobre el entorno, escenarios limitados, sensores de serie con capacidad limitada, no hay comentarios detallados sobre la violación de las normas de tráfico, y presentan otras limitaciones debido a su naturaleza comercial de código cerrado y objetivos diferentes durante su desarrollo.
Para superar esta situación, CARLA se ha desarrollado desde cero con el objetivo de apoyar el entrenamiento, la creación de prototipos y la validación de modelos de conducción autónomos, que incluyen tanto la percepción como el control. CARLA es una plataforma abierta y el contenido de los entornos urbanos que ofrece también es gratuito.
Este contenido ha sido fue creado por un equipo de artistas digitales que han desarrollado diseños urbanos, una multitud de modelos de vehículos, edificios, peatones, señales de tráfico, etc. La plataforma de simulación admite configuración flexible de conjuntos de sensores y proporciona señales que pueden utilizarse para entrenar estrategias de conducción, como coordenadas de GPS, velocidad, aceleración, y datos detallados sobre colisiones y otras infracciones. Además, se puede especificar una amplia gama de condiciones ambientales, incluido el clima y la hora del día.
ADIOS al automóvil
El desarrollo de sistemas como CARLA se antoja esencial para afrontar un futuro que ya está llamando a la puerta. Por lo menos así lo afirma Bob Lutz, vicepresidente de General Motors y uno de los ejecutivos más influyentes de la industria de la automoción, en un artículo publicado en Automotive News que explora el futuro de un negocio en pleno cambio. “Nos acercamos al final de la industria automovilística, según Bob Lutz, vicepresidente de General Motors y uno de los ejecutivos más influyentes de la industria de la automoción, en un artículo publicado en Automotive News que explora el futuro de un negocio en pleno cambio. En su artículo, el ejecutivo avanza que, en unos veinte años, se terminará con un periodo de 120 años en el que el automóvil ha sido el principal medio de desplazamiento de los humanos. De la misma forma que los coches desplazaron a los caballos en este cometido, Lutz –que ocupó altos cargos en Ford, Chrysler, BMW y Opel- cree que los módulos de conducción autónoma tomarán el testigo de los automóviles.
Según este experto, directivo, en pocos años utilizaremos para nuestro transporte módulos de conducción autónoma que serán solicitados por el pasajero, le recogerán en su ubicación, le llevarán a su destino y, al finalizar el servicio, regresarán a la carretera para recoger a otro usuario, después de haber facturado el viaje a través de la tarjeta de crédito o la huella digital. Las nuevas carreteras serán surcadas por un flujo de módulos desplazándose a la misma velocidad.
Fuente: arxiv.org/abs/1711.03938: CARLA: An Open Urban Driving Simulator