Cómo se fabrica el Dallara del Politécnico de Milán, que marcó el récord en la subida a Goodwood. El profesor Sergio Savaresi cuenta los secretos de la computadora sobre ruedas más rápida del mundo
«66 segundos y 38, excelente trabajo. Una taza de té para el conductor, que no está a bordo», bromeó el locutor Bruce Jones durante el comentario de la subida en el Festival de Velocidad de Goodwood. Cruzar la línea de meta, estableciendo un nuevo récord en la categoría de conducción autónoma, es el Dallara AV-24 De polimovimiento, el equipo del Politécnico de Milán. «Es una máquina que nació bajo la guía humana», explica el Profesor Sergio Savaresi, gerente de proyectos y director del departamento de Electrónica, Informática y Bioingeniería de PoliMi. «Se utiliza para competiciones de Indy Lights (ahora Indy Nxt, ed), el IndyCar Fórmula 2″. Pesa 748 kilos y está equipado con un motor Honda K20C de 488 CV de potencia y 2.000 centímetros cúbicos de cilindrada. En el lugar del conductor, en la cabina, hay un gran ordenador, el cerebro del monoplaza, rodeado de actuadores eléctricos, capaces de pisar los pedales y girar el volante, y de numerosos sensores.
los sensores
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«Son la parte más compleja», precisamente porque son diferentes entre sí. Para localizar el monoplaza no basta con el clásico GPS. «En Goodwood, gran parte del circuito cuesta arriba no tiene visibilidad satelital». La señal no siempre está ahí. Está oscurecido por barreras, árboles y rodales. En estos casos se utiliza otro tipo de sensor para orientarse. «Se les llama exteroceptivoexteroceptivos, porque miran hacia afuera». Como el camaras ey LiDAR. «Es un sensor láser que realiza un escaneo tridimensional de 360 grados del entorno». El método mediante el cual localiza el coche se parece al que utilizan los humanos. «Si hay un árbol y sé que hay un árbol allí, me ubico mirándolo», explica Savaresi. Pero para saber si existe un árbol la inteligencia artificial debe recurrir a mapeos 3D que posee ese rasgo y verifica si el elemento coincide en un proceso llamado coincidencia de mapas. «Es algo complicado, especialmente a esas velocidades. Cada 20 milisegundos hay que volver a escanear el entorno con una precisión de unos pocos centímetros».
unir
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«La tecnología aún no ha llegado al punto en el que vas a un circuito, sales a la pista y sales de inmediato». Empezamos con algunas pruebas. baja velocidad en el que los sensores definen la ruta y el ordenador la optimiza progresivamente. «Es una fase que estamos tratando de hacer cada vez más rápido. El objetivo es hacer un algoritmo muy autoconsistentecapaz de hacerlo todo por sí solo». Por lo tanto, ir rápido e inmediatamente con menos preparación. Incluso en las pistas más complejas y no sólo en los circuitos ovalados de IndyCar, donde PoliMove dominó la carrera. Desafío autónomo de Indy desde los primeros eventos de 2021. Son carreras de monoplazas autónomos, desarrolladas por ingenieros de las mejores universidades del mundo, que han dado lugar a otras competiciones similares. La configuración y la mecánica son las mismas para todos., con el fin de reducir las variables involucradas. El verdadero desafío es la presencia de oponentes y es el algoritmo el que toma todas las decisiones. «Se añade una parte de estrategia y planificación. El ordenador ve a los demás coches a través de sensores y decide si adelantar, seguir o frenar, exactamente como lo haría un conductor humano».
EL RETO
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En la carrera llegas a una velocidad de 180 kilómetros por hora. «Hubo un desafío, en Yas Marina, en el que un ex piloto de Fórmula 1 cogió el mismo coche, sin sensores, y dio una vuelta cronometrada. Quien lograba mantenerse dentro del 15% de su tiempo, recibía una prima y lo logramos. , dentro del 12%.» Todavía queda trabajo por hacer para alcanzar el nivel de un conductor profesional, pero puede que haya más por venir en el futuro. competiciones mixtas. «Algunas categorías como la Fórmula E, que siempre está a la vanguardia, podrían obligar a los equipos a tener a su lado un conductor humano y otro formado por inteligencia artificial. Se podrían desarrollar avatares con una personalidad y una identidad digital real». Primero debemos alcanzar un nivel de desarrollo que garantice seguridad del piloto en la pista.
DE LA PISTA A LA CARRETERA
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«El proyecto de Automovilismo Autónomo sirve para acelerar enormemente el aprendizaje porque se trabaja al límite. Hay que hacer todo impecablemente a esas velocidades, se paga caro el más mínimo error», continúa Savaresi. El objetivo es acercar estas tecnologías fuera de la lupa. La Politécnica lanzó el proyecto de conducción autónoma en las 1.000 Miglia, que fue una de las primeras en obtener autorizaciones ministeriales para realizar una pruebas en via publica. Incluso si las velocidades son más lentas, los obstáculos como baches, señales y otros usuarios aumentan y son impredecibles. Pero las oportunidades son muchas. «Estamos llevando a cabo tres proyectos diferentes con vehículos eléctricos, uno en Brescia, otro en Milán y otro en un pequeño pueblo. Queremos experimentar el uso de la conducción autónoma como un servicio utilitario, especialmente para las personas que tienen dificultades para utilizar el coche. » concluye Savaresi. Categorías frágiles, personas mayores que ya no tienen permiso de conducir y que podrían volver a desplazarse de forma autónoma gracias a la inteligencia artificial. A velocidades más lentas que las vistas en Goodwood, por supuesto.
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