Ford explica Cómo funciona el algoritmo y la simulación está ayudando a las operaciones de vehículos autónomos desde que Quantum Signal AI fue adquirido por Ford Autonomous Vehicles LLC el verano pasado. Haga clic aquí para leer el artículo completo en Medium.
La simulación es t importante cuando se trata de desarrollar automóviles autónomos y, en general, de robótica móvil. Si bien no hay duda de que realizar pruebas y trabajar en el mundo físico es importante, la simulación ofrece la capacidad de explorar el rendimiento sistémico de manera que sería muy costosa en términos de tiempo y recursos, o prácticamente imposible en las pruebas del mundo real.
Con simulaciones bien desarrolladas, podemos colocar vehículos virtuales en entornos virtuales, conectar sensores virtuales, agregar instrumentación virtual y realizar una amplia gama de pruebas basadas en escenarios millones de veces, lo que nos da una idea de cuán robustos nuestros vehículos y experiencias son mucho más eficientes y efectivamente de lo que podríamos descubrir de otra manera. En muchos sentidos, simplemente no es factible lanzar automóviles autónomos en el futuro cercano sin aprovechar las simulaciones para probar una gran cantidad de cosas
Como parte de Ford, ya están utilizando la simulación para abordar varios problemas relacionados con la experiencia del cliente, incluido lo que se siente estar dentro de uno de estos autos. Si bien Argo AI lidera el desarrollo del sistema de conducción autónoma (SDS), estáns trabajando estrechamente con Ford para explorar cómo ese sistema va a interactuar con la plataforma del vehículo y los pasajeros dentro de ella. En colaboración con expertos en dinámica de vehículos de la marca del óvalo, están construyendo simulaciones que analizan la calidad de conducción que obtendrán los clientes al viajar en nuestros vehículos, con el objetivo de garantizar viajes suaves y agradables
Otra forma de utilizar la simulación para mejorar la experiencia del cliente es pensar en cómo generar confianza en su viaje. Incluso cuando viaja como pasajero en el automóvil de un amigo, no es una gran sensación cuando el conductor toma un giro que no esperaba. Entonces, ¿cómo transmitimos a los clientes lo que realmente está haciendo un automóvil autónomo de una manera que les ayuda a confiar en que el vehículo funciona de manera segura?
Una posible solución es mostrarles lo que está haciendo el vehículo a través de una pantalla de conciencia situacional a bordo. Mediante la simulación, podemos explorar rápidamente numerosas formas de visualizar la información proveniente de los sensores de un vehículo y ayudar al equipo de Ford a diseñar interfaces de usuario que comuniquen fácilmente lo que sucede en cualquier punto durante un viaje. Podemos mostrar a los clientes la trayectoria actual de un vehículo mientras conduce por la calle, así como los próximos semáforos, peatones y otros vehículos en la carretera. Después de todo, si sabe que un vehículo autónomo puede ver un cruce peatonal más adelante y sabe que se está desacelerando para girar rápidamente a la derecha, es mucho más probable que se sienta cómodo como pasajero durante el viaje.
Ya sea que hablemos de construir tecnología de simulación o mejorar la calidad de la conducción, las soluciones autónomas viables se están construyendo cada vez más sobre una base de software, hardware y algoritmos robustos. Es una de las principales razones por las que Quantum Signal AI se está expandiendo tan rápidamente, y por qué la ingeniería matemática será una parte clave de la ecuación de Ford para dar forma al futuro del transporte una vez más.
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| Cómo funciona el algoritmo de los vehículos autónomos de Ford |
Simulación de la experiencia de viaje
La simulación es t importante cuando se trata de desarrollar automóviles autónomos y, en general, de robótica móvil. Si bien no hay duda de que realizar pruebas y trabajar en el mundo físico es importante, la simulación ofrece la capacidad de explorar el rendimiento sistémico de manera que sería muy costosa en términos de tiempo y recursos, o prácticamente imposible en las pruebas del mundo real.
Con simulaciones bien desarrolladas, podemos colocar vehículos virtuales en entornos virtuales, conectar sensores virtuales, agregar instrumentación virtual y realizar una amplia gama de pruebas basadas en escenarios millones de veces, lo que nos da una idea de cuán robustos nuestros vehículos y experiencias son mucho más eficientes y efectivamente de lo que podríamos descubrir de otra manera. En muchos sentidos, simplemente no es factible lanzar automóviles autónomos en el futuro cercano sin aprovechar las simulaciones para probar una gran cantidad de cosas
Mediante el uso de pruebas físicas y digitales, pueden aumentar enormemente nuestra capacidad de afinar los automóviles autónomos. Quantum Signal AI fue uno de los principales defensores y desarrolladores de herramientas y enfoques de simulación de vehículos autónomos para el Ejército de EE. UU., Y aporta a Ford casi dos décadas de experiencia para enfrentar los desafíos de la próxima generación que está abordando
Una posible solución es mostrarles lo que está haciendo el vehículo a través de una pantalla de conciencia situacional a bordo. Mediante la simulación, podemos explorar rápidamente numerosas formas de visualizar la información proveniente de los sensores de un vehículo y ayudar al equipo de Ford a diseñar interfaces de usuario que comuniquen fácilmente lo que sucede en cualquier punto durante un viaje. Podemos mostrar a los clientes la trayectoria actual de un vehículo mientras conduce por la calle, así como los próximos semáforos, peatones y otros vehículos en la carretera. Después de todo, si sabe que un vehículo autónomo puede ver un cruce peatonal más adelante y sabe que se está desacelerando para girar rápidamente a la derecha, es mucho más probable que se sienta cómodo como pasajero durante el viaje.
Ya sea que hablemos de construir tecnología de simulación o mejorar la calidad de la conducción, las soluciones autónomas viables se están construyendo cada vez más sobre una base de software, hardware y algoritmos robustos. Es una de las principales razones por las que Quantum Signal AI se está expandiendo tan rápidamente, y por qué la ingeniería matemática será una parte clave de la ecuación de Ford para dar forma al futuro del transporte una vez más.
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