Prueba de modelo AV

Aug 07, 2023

Dos profesores de la Universidad de Washington y sus equipos de investigación construyen la "Miniciudad WashU", un entorno físico novedoso y de bajo costo, para estudiar los vehículos autónomos y, en última instancia, mejorar su confiabilidad y seguridad.

En una calle oscura en Tempe, Arizona, en marzo de 2018, Elaine Herzberg cruzaba una calle mientras caminaba en bicicleta. Un SUV Uber en modo de conducción autónoma la atropelló y la mató. The Guardian informó que el vehículo Uber detectó a Hertzberg más de cinco segundos antes del accidente, pero no pudo identificarla como peatón y el conductor de respaldo no estaba prestando atención a la carretera. Fue el primer caso reportado de muerte de un peatón atropellado por un vehículo autónomo.

Los vehículos autónomos (AV), automóviles que pueden conducirse solos sin control humano, están circulando por las calles y carreteras de todo el país con una frecuencia cada vez mayor. La consultora McKinsey & Company estima que los automóviles con tecnología de conducción autónoma podrían constituir el 20% de las ventas de automóviles en 2030 y el 57% en 2035, pero el historial de la nueva tecnología es cuestionable.

Desde la muerte de Herzberg, los accidentes causados ​​por vehículos autónomos han seguido apareciendo en los titulares, y AAA informa que el miedo a los vehículos autónomos aumentó notablemente el año pasado. Es difícil obtener cifras definitivas debido al método con el que la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carreteras maneja las estadísticas sobre accidentes AV, pero en junio el Washington Post informó que el sistema de conducción autónoma Autopilot de Tesla ha estado involucrado en 736 accidentes y 17 muertes desde entonces. 2019.

Sus defensores argumentan que sus datos muestran que los vehículos autónomos son más seguros que los conductores humanos en general, pero una revisión detallada reciente realizada por Ars Technica, una publicación en línea que cubre tecnología, concluyó que es demasiado pronto para decirlo. Sin embargo, está claro que la inteligencia artificial que impulsa los vehículos autónomos puede ser propensa a cometer errores en situaciones novedosas. Los algoritmos de IA pueden ser capaces de vencer a los grandes maestros en el ajedrez, pero carecen, a falta de una palabra mejor, de sentido común.

A medida que aumenta el escrutinio de los vehículos autónomos, los investigadores de la Universidad de Washington en St. Louis están descubriendo las mejores formas de mejorar su seguridad. ¿Qué pasaría si, preguntan el ingeniero informático Yevgeniy (Eugene) Vorobeychik y la arquitecta Constance Vale, pudieran construir un modelo a escala de un barrio urbano para probar coches autónomos, en un entorno que se pudiera personalizar para recrear los tipos de situaciones que causan problemas a las personas? ¿Vehículos autónomos, todo ello sin poner en peligro a personas ni bienes? Los dos y sus equipos de investigación están haciendo precisamente eso en el proyecto de Diseño Arquitectónico de una Plataforma Experimental para la Conducción Autónoma: la Ciudad en Miniatura de la Universidad de Washington (WashU Mini-City), construida en McKelvey Hall.

El objetivo de WashU Mini-City es proporcionar una plataforma física de conducción autónoma que combine informática y arquitectura para permitir experimentaciones novedosas en un entorno seguro y a bajo costo. La miniciudad pretende ser un laboratorio para pruebas de estrés y monitoreo más amplios de los vehículos autónomos, aumentando en última instancia su seguridad y confiabilidad. El proyecto está financiado por subvenciones iniciales de la Oficina del Vicerrector de Investigación y la Oficina del Rector de WashU, así como de la Fundación Nacional de Ciencias.

Vorobeychik, profesor de informática e ingeniería en la Escuela de Ingeniería McKelvey; y Vale, catedrático de arquitectura y profesor asociado de la Escuela de Diseño y Artes Visuales Sam Fox, han diseñado y creado una maravilla de centro urbano encantador, a escala 1:8. WashU Mini-City, con una superficie actual de aproximadamente 3000 pies cuadrados, presenta fachadas de edificios y calles realistas con marcas de tráfico precisas, farolas, semáforos, conos de tráfico y vallas publicitarias. Lo más importante es que tiene peatones en 3D a escala, algunos acompañados de sus fieles cachorros en 3D. El modelo tiene una variedad de espacios que imitan los tipos de vecindarios que los AV necesitan para navegar en las ciudades.

Casi todos los elementos de WashU Mini-City son modulares, por lo que se pueden mover, reemplazar o modificar fácilmente según el experimento. Son dignos de mención el cuidado en el diseño y la construcción, y la verosimilitud que logran Vale y Vorobeychik. Para crear árboles, por ejemplo, Vale y sus alumnos idearon una técnica de fabricación sofisticada utilizando métodos tanto digitales como artesanales. Los árboles están hechos de vitela pintada con cuerdas pintadas con acrílico translúcido que luego se envolvieron alrededor de ramas de árboles cortadas con láser y se insertaron en troncos de árboles impresos en 3D. "Son realmente increíbles", dice Vorobeychik.

"Cuando los arquitectos hacen modelos físicos, pensamos en qué tipo de registro tenemos que alcanzar en relación con lo real: qué tan reales deben verse".

La apariencia realista es más que un espectáculo. Uno de los aspectos más difíciles de mejorar la seguridad de los vehículos autónomos es el problema de la cola larga, situaciones que son raras, pero que desafían las capacidades de los algoritmos que impulsan los vehículos. Por ejemplo, es una rutina entrenar a un AV para que se detenga en un semáforo, pero ¿qué pasaría si un AV se enfrentara a algo completamente inesperado en medio de una carretera, como una jirafa que se había escapado del zoológico? Un conductor humano se detendría, detendría el auto y probablemente publicaría un video en las redes sociales. La IA es menos predecible cuando se enfrenta a circunstancias inusuales.

Con WashU Mini-City, Vorobeychik y Vale se están centrando específicamente exactamente en este tipo de vulnerabilidades de percepción, donde surge el problema de la cola larga. "Cuando los arquitectos hacen modelos físicos, pensamos en qué tipo de registro debemos alcanzar en relación con lo real: qué tan reales deben parecer", dice Vale. "En una ciudad en miniatura utilizada para entrenar vehículos autónomos, hay que tener en cuenta el color, el brillo y el reflejo, cualidades que son importantes en la detección automática y desafiantes en el caso del reflejo".

También se conocen hacks maliciosos. Una es engañar a los AV colocando trozos de cinta adhesiva en las señales de límite de velocidad o de alto para engañar a los sensores de un AV. "¿Qué pasaría si quisiera probar si un actor malintencionado podría provocar que el automóvil se estrelle o atropelle a los peatones al cambiar algo pequeño en el entorno?" - pregunta Vorobeychik. "Este es precisamente el tipo de situación que se podría probar en un entorno controlado con este modelo a escala y peatones impresos en 3D".

“La experimentación a gran escala con vehículos autónomos es extremadamente costosa y los ciclos son lentos. En WashU Mini-City, estamos en este espacio intermedio donde podemos realizar experimentos rápidamente con menos precauciones, ya que lo peor que puede pasar no es tan horrible”.

Además, WashU Mini-City permite lo que Vorobeychik llama pruebas de estrés, es decir, diseñar específicamente fallas en los vehículos autónomos para estudiar los resultados y encontrar formas de solucionar los problemas. Todo esto podría hacerse a costos inferiores a los de experimentos similares a gran escala. "La experimentación a gran escala con vehículos autónomos es extremadamente costosa y los ciclos son lentos", afirma Vorobeychik. "En WashU Mini-City, estamos en este espacio intermedio donde podemos realizar experimentos rápidamente con menos precauciones, ya que lo peor que puede pasar no es tan horrible".

Otro de los principales beneficios de la investigación de WashU Mini-City es que es un espacio físico: un vehículo autónomo real, aunque pequeño, que conduce en una ciudad modelo. Como explica Vorobeychik, los datos de las pruebas en vivo son una deficiencia clave en la investigación, especialmente en la investigación audiovisual. “Existe un problema bien conocido llamado brecha entre lo real y lo simulado. La simulación es la forma más eficiente de probar cosas, pero es digital, no física. Es simplemente un tipo diferente de animal, y siempre le faltará algo, ya que no es honesto con la realidad”, dice Vorobeychik.

Una característica física que es difícil de modelar en simulaciones es el sombreado. El equipo se encuentra ahora en las últimas fases de cableado de la plataforma para simular la conducción con diferentes configuraciones de iluminación y con señales de tráfico en funcionamiento. Además, WashU Mini-City brindará a los investigadores la oportunidad de experimentar fácilmente con diferentes características arquitectónicas, de edificios y de infraestructura para determinar cómo son "vistas" por los dispositivos de detección AV. Al intercambiar ventanas, fachadas y elementos de las calles, y alterar atmósferas, Vale y Vorobeychik pueden recrear una amplia paleta de condiciones y entornos de conducción. Vale puede imaginarse añadiendo nieve a la mezcla, recurriendo a técnicas utilizadas en las artes escénicas. "Podríamos simular fácilmente la nieve usando sal, que es la estrategia estándar en los escenarios de teatro y cine", dice.

Si bien WashU Mini-City todavía está en su relativa infancia, Vale y Vorobeychik están mirando hacia el horizonte en busca de experimentos que involucren drones de reparto, que pronto podrían ser una característica de las calles de la ciudad que agregará complejidad a la navegación AV. Vale también está pensando en nuevas características arquitectónicas de las ciudades inteligentes, donde el transporte público, la energía y otras características de infraestructura están más conectadas de maneras que podrían abordar cuestiones de sostenibilidad e igualdad.

"¿Cómo podríamos interconectar los vehículos autónomos con los sistemas de tránsito existentes de manera que reduzcamos la cantidad de viajes individuales en las ciudades?" —Pregunta Vale. “Los vehículos autónomos tienen un potencial increíble para poder mejorar la forma en que operan nuestras ciudades, pero al mismo tiempo, están plagados de posibilidades para empeorar mucho, mucho las cosas.

"Podría significar más automóviles en las carreteras y, de hecho, hacer que las personas se desplacen más al trabajo porque no tendrán que estar ocupadas mientras conducen", dice Vale. “Soy un gran defensor del pensamiento interdisciplinario. Tengo la esperanza de que los arquitectos y diseñadores urbanos, en colaboración con ingenieros como Eugene, puedan idear un camino a seguir para los vehículos autónomos que puedan ayudar a abordar la igualdad, el cambio climático y otros desafíos”.

A medida que WashU Mini-City crece, el dúo espera trabajar con socios académicos e industriales para ampliar la iniciativa y las capacidades de investigación del proyecto. "Hemos creado el Centro para una IA confiable en sistemas ciberfísicos", dice Vorobeychik. "La visión es ampliar nuestro alcance y extendernos más allá de WashU, pero por el momento, apenas estamos comenzando".

Características

Arquitectura

Tecnología científica