Retos en la validación de funcionalidades en sistemas de conducción automatizada

Retos en la validación de funcionalidades en sistemas de conducción automatizada

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El automóvil está experimentado un avance hacia niveles cada vez más altos de automatización en la tarea de la conducción.

La tecnología crece a un ritmo vertiginoso donde nuevas compañías aparecen continuamente mostrando desarrollos que motivan a los fabricantes tradicionales a ser más ágiles en el diseño y construcción de sus vehículos. El objetivo consiste en ir reduciendo cada vez más la responsabilidad del ser humano en la conducción, hasta que eventualmente se convierta en un pasajero, que con una simple orden, el vehículo pueda llevarlo hasta el destino solicitado.

La motivación principal del desarrollo de esta tecnología consiste en disminuir por completo el número de accidentes de tránsito: ha sido comprobado que más del 90 % son debido a errores humanos durante la tarea de conducción. Sin embargo, para que esto pueda ser una realidad y ver coches conduciendo de manera automatizada en las calles es necesario comprobar que verdaderamente son más seguros que con un conductor humano detrás del volante.

Funcionalidad fiable y segura de la conducción automatizada

Muchos son los desafíos con los que se pueden encontrar los desarrolladores durante la verificación y validación de funcionalidades de conducción automatizada. El enfoque tradicional consiste en considerar pruebas que representen situaciones, que puedan ocurrir en condiciones reales de conducción mediante combinaciones de varios escenarios y fallas en sistemas.

Se debe demostrar a través de resultados cuantificables que la funcionalidad cumple con los requisitos de seguridad establecidos en la fase inicial de diseño. No obstante, el principal límite en el desarrollo de nuevas funcionalidades consiste precisamente en que los requerimientos y diseños suelen estar incompletos, incluso durante la fase de desarrollo y evaluación, por lo que atravesando varias veces por un proceso iterativo riguroso se logra alcanzar finalmente una funcionalidad estable, y sobre todo, segura.

Establecer claramente las condiciones de operación desde el inicio ayuda a acelerar la definición de los requerimientos y diseños, por ejemplo, las condiciones ambientales y geográficas, restricciones del tiempo de luz solar, presencia o ausencia de tráfico y características de la carretera. Se puede considerar entonces que un sistema puede operar de manera segura siempre que se encuentre dentro de las condiciones operativas para el cual fue concebida la funcionalidad, en caso contrario, su operación se considera insegura y se deben tener en cuenta estrategias de fallos que permitan llevar el vehículo a una condición de riesgo mínimo para los pasajeros.

Los sistemas automatizados de conducción más avanzados disponibles actualmente requieren obligatoriamente de la supervisión de un ser humano. Aunque durante la definición de sus condiciones de operación hayan sido consideradas muchas combinaciones de escenarios y fallos en sistemas, aún la conducción podría tornarse insegura debido a eventos inusuales que puedan ocurrir en el mundo real. Por ejemplo, vehículos circulando en dirección contraria, objetos cayendo desde el cielo o animales apareciendo de la nada sobre la carretera. Contemplar este tipo de situaciones requiere muchísimo esfuerzo.

Un sistema de conducción automatizado consta básicamente de tres etapas fundamentales: percepción, decisión y actuación.

  • Los sistemas de percepción utilizan sensores de diversa índole como cámaras, radares y láseres, a través de los cuales puedan percibir respuestas físicas del tráfico alrededor del vehículo.
  • Los sistemas de decisión pueden ser capaces de reconfigurar la trayectoria y velocidad original si es necesario, prediciendo futuras colisiones contra obstáculos en la vía.
  • Por último, los sistemas de actuación representan una etapa final que tradicionalmente solía estar compuesta por elementos mecánicos fijados a los elementos de conducción como pedales o volante, pero que en el caso de la conducción automatizada están siendo poco a poco desplazados por sistemas electrónicos.

En cualquiera de estas etapas, la inteligencia artificial y los modelos de simulación son técnicas comúnmente utilizadas para el desarrollo de diversas funcionalidades, por ejemplo, el reconocimiento de personas en la vía o predecir la intención de movimiento de vehículos sobre la carretera.

En general, la inteligencia artificial es un intento de reproducir ciertas estructuras de decisión humanas mediante la construcción y programación de una computadora de tal manera que pueda trabajar en problemas de manera relativamente independiente.

Al ser una técnica que requiere de un entrenamiento previo, usualmente conocemos la respuesta del sistema ante estímulos que hayan formado parte del entrenamiento, aunque generalmente no sabemos cómo responderá ante otros hasta evaluar los resultados en pruebas.

Se convierte entonces en un procedimiento no determinístico haciendo difícil la definición de requisitos y diseños, para lo cual se estima que sean requeridos millones y millones de kilómetros de conducción antes de obtener funcionalidades que cumplan un mínimo de confiabilidad: solo puede ser alcanzado en tiempos razonables utilizando ambientes de simulación realísticos, reduciendo también la complejidad y costos asociados a la ejecución de pruebas reales comparables, por ejemplo, con maniquíes de choque o varios vehículos reales.

La simulación, en conjunto con la inteligencia artificial, se han convertido en herramientas fundamentales para el avance de la conducción automatizada, forzando la creación de nuevos métodos de verificación y validación que combinan el paradigma de pruebas tradicionales con pruebas de entrenamiento inductivo.

Sobre Jose Ángel Matute Peaspan

Desde 2017 trabaja como Investigador Senior en TECNALIA. Es Ingeniero Mecánico (2008) y Magister en Ingeniería Mecánica (2011) de la Universidad Simón Bolívar (Caracas-Venezuela).

Actualmente realiza su doctorado en la Universidad del País Vasco y contribuye en proyectos locales, nacionales y europeos relacionados al área de conducción automatizada.

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