Inmersos en una verdadera revolución del transporte protagonizada por los coches autónomos, hay quienes van un paso más allá para llevar la idea de los desplazamientos sin conductor a otros vehículos. Usando un ‘software’ muy similar al que ya se ha empleado en automóviles, un grupo de investigadores ha creado una ‘scooter’ diseñada para usarse dentro de edificios, capaz de esquivar obstáculos y personas por sí misma, incluso en espacios muy abarrotados.
Esta suerte de moto pesa 50 kilos, se desplaza a una velocidad de 6 kilómetros por hora y es capaz de detectar obstáculos aunque estén a 2 metros y medio de distancia y a 10 centímetros a los lados. Para evitarlos, reduce la velocidad o se detiene completamente, lo que le permite avanzar por pasillos llenos de gente.
Ideada por la Universidad Nacional de Singapur (NUS en sus siglas en inglés) y el Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART), el diseño fue presentado en la Conferencia Internacional de Sistemas de Transporte Inteligente y busca mejorar las opciones de accesibilidad: “La movilidad no es solo para el exterior”, explicó Marcelo Ang, profesor de Ingeniería Mecánica de la Universidad Nacional de Singapur y parte del equipo del proyecto. “También quieres poder moverte en grandes complejos, como, por ejemplo, los centros comerciales. El concepto de movilidad no está únicamente limitado a las carreteras sino a todo lo que te lleve entre el punto A y el punto B”.
Los usuarios objetivos de esta scooter, capaz de funcionar tanto en el exterior como en el interior, son aquellos con problemas de movilidad o los que no pueden, no deberían, o que prefieren no conducir, como personas ancianas, con una discapacidad o jóvenes. Su uso, combinado con el de otros vehículos autónomos, permitirá que aquellos que lo necesiten puedan cubrir grandes distancias sin depender de otro conductor y desplazarse tanto por el interior de su casa o su centro de trabajo, en el que a su vez también deberían poder emplear una de estas motos, como en el trayecto.
Respecto al diseño, el equipo trató de crear un dispositivo minimalista, empleando componentes y sensores menos caros que los utilizados para la construcción de otros vehículos autónomos. No obstante, lo más importante de este nuevo vehículo autónomo no son sus tripas, sino su ‘software’, que es el que permite que la moto tenga altos niveles de autonomía.
De esta forma, la ‘scooter’ está equipada con un algoritmo de control que permite que el vehículo responda inmediatamente a los cambios en el entorno —como una persona cruzándose en su camino—, otro de planificación de rutas y algoritmos de localización que permiten que el aparato se sitúe a sí mismo en un mapa. Además, también cuenta con fórmulas que le ayudan a perfeccionar su mapa de entornos y recorridos y un sistema de reserva de desplazamientos que permitirá que los futuros usuarios puedan programar viajes en él.
Un software rescatado y perfeccionado
No es la primera vez que este grupo de investigadores trabaja en el campo de los vehículos autónomos: ya habían presentado coches y carritos de golf que no necesitan un conductor para desplazarse. De hecho, la configuración de los sensores y el ‘software’ empleado en esta moto parte de los que emplearon en sus diseños previos.
De hecho, hacer uso de los mismos algoritmos de control en todos ellos —carritos de golf, coches y motos autónomas— tiene muchas ventajas. Poder analizar la fiabilidad y el desempeño del sistema es una de ellas. “Si tienes un sistema uniforme en el que los algoritmos son los mismos, la complejidad es mucho menor que si tienes un sistema heterogéneo donde cada vehículo se comporta de una forma diferente”, explica Daniela Rus, profesora de Ingeniería Eléctrica en el MIT y una de las responsables del proyecto.
Además, gracias a esta uniformidad, la información adquirida por un vehículo puede ser transferida a otro muy fácilmente. Por ejemplo, cuando la moto se probó en los exteriores de Singapur se emplearon mapas que habían sido registrados por el carrito de golf autónomo. Por si fuera poco, el ‘software’ se basa en el ‘machine learning’ (aprendizaje automático), lo que implica que cada interacción que realiza con el entorno mejora su capacidad de navegación. “Cuando consigues un mejor conductor, lo puedes trasplantar fácilmente a otro vehículo”, remarca Ang.
La utilización de los algoritmos en esta ‘scooter’ muestra además que su método de navegación también funciona bien en el interior, en espacios mucho más pequeños. Uno de los lugares en los que fue probado fue un pasillo muy largo sin características distintivas, una localización que podría despistar al aparato. Sin embargo, los algoritmos funcionaron muy bien en este ambiente.
El objetivo final de estos investigadores es que el uso de esta motocicleta se combine con el de su coche y su carrito de golf, de forma que compongan una red de movilidad autónoma completa. Según su plan, una persona con problemas de movilidad podría emplear la moto para desplazarse por el interior de su edificio, usar el carrito de golf para recorrer el camino hasta el aparcamiento y coger un coche autónomo en una calle principal.
Así, además de mejorar la accesibilidad, esta tecnología pretende reducir los accidentes causados por el error humano, mejorar los tiempos de desplazamiento al trabajo y llevar al mínimo posible las emisiones. Y todo gracias a algoritmos que trabajan al servicio del transporte, tanto dentro como fuera de nuestro hogar.
Con información de MIT News, la Universidad Nacional de Singapur y Channel News Asia. Las imágenes de este artículo son propiedad del Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART).
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