El Fin Del Conocimiento - Bóveda 5/12 - CVPR - 2016 - Tres Pilares de la Conducción Autónoma

graph LR classDef autonomous fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef sensing fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef mapping fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef policy fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef future fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px A["Tres Pilares de la
Conducción Autónoma"] --> B["Conducción autónoma: utilización del vehículo,
seguridad, movilidad, contenido, IA/robótica. 1"] A --> C["Tres pilares: percepción, mapeo, política. 2"] C --> D["Percepción: modelo ambiental,
objetos, obstáculos, caminos, cámaras. 3"] D --> E["Detección de objetos 3D,
acciones de peatones necesarias. 4"] D --> F["Espacio libre, detección de caminos
a través del contexto de aprendizaje profundo. 5"] C --> G["Percepción: presente, agente único, predecible.
Política: futuro, multiagente, menos predecible. 6"] G --> H["La política aprende comportamientos humanos,
asertividad mediante aprendizaje por refuerzo. 7"] C --> I["Mapeo: redundancia, previsión, control.
Tipos: ninguno a alta definición. 8"] I --> J["Mapas de alta definición: actualizaciones en tiempo real,
localización de 10cm, colaborativos. 9"] J --> K["Mapas colaborativos: puntos de referencia 3D dispersos,
carretera 1D densa. 10"] I --> L["Localización + información del mapa
permite control del vehículo, redundancia. 11"] B --> M["Piloto automático actual: control lateral inseguro.
Autonomía real llegando en etapas. 12"] M --> N["2018-2020: conducción altamente autónoma
en autopistas, parada segura. 13"] M --> O["2021: conducción totalmente autónoma SAE 4/5
flotas de viajes compartidos geocercadas. 14"] M --> P["2023+: autonomía en todas partes
si se demuestra segura. 15"] P --> Q["Permite propiedad compartida,
suscripciones, disrupción del transporte. 15"] class A,B,M,N,O,P,Q autonomous class C,D,E,F,G sensing class H policy class I,J,K,L mapping

Resumen:

1.- La conducción autónoma es importante para una mejor utilización del vehículo, seguridad, movilidad compartida, proporcionar contenido a los pasajeros y desarrollar IA/robótica con modelos de negocio claros.

2.- Tres pilares permiten la conducción autónoma: percepción, mapeo y política de conducción. Deben desarrollarse simultáneamente ya que están interrelacionados.

3.- La percepción (cámaras, radar, lidar) construye un modelo ambiental de objetos en movimiento, obstáculos, límites de caminos y caminos transitables. Las cámaras proporcionan la resolución necesaria y la información de apariencia.

4.- La detección de objetos en movimiento requiere cajas delimitadoras 3D, no solo 2D. La detección de peatones necesita detalles sobre acciones. Esto es un progreso incremental sobre la tecnología actual.

5.- La detección de delimitadores de espacio libre/camino es un pequeño salto usando aprendizaje profundo para entender el contexto. La detección de caminos transitables con semántica de carriles es muy compleja.

6.- La percepción se centra en el presente, agente único, predecible. La planificación/política de conducción se centra en el futuro, multiagente, menos predecible. Requiere aprendizaje por refuerzo.

7.- La política de conducción aprende comportamientos de conducción humana para permitir la asertividad adecuada a través del aprendizaje por refuerzo en entornos simulados y reales. Maneja negociaciones en fusiones, intersecciones, etc.

8.- El mapeo proporciona redundancia, previsión y capacidad de control para la autonomía. Los tipos de mapas varían desde ninguno hasta mapas de navegación, mapas de alta definición y nubes de puntos 3D.

9.- Los mapas de alta definición necesitan actualizaciones en tiempo real y localización de 10cm, por lo que deben ser colaborativos desde vehículos de producción que envían datos mínimos. Esto aprovecha las cámaras frontales regulatorias.

10.- Mapas colaborativos compuestos de puntos de referencia 3D dispersos (señales, postes, etc.) y elementos del modelo de carretera 1D densa, usando ego-movimiento para manejar brechas de puntos de referencia, permitiendo localización de 10cm.

11.- La localización precisa en el mapa de alta definición, combinada con la información del mapa, permite el control lateral y longitudinal del vehículo para la autonomía, proporcionando redundancia de percepción.

12.- El piloto automático actual en autopistas (por ejemplo, Tesla) no es autónomo - es un control lateral inseguro. La autonomía real está llegando en etapas:

13.- 2018-2020 traerá conducción altamente autónoma en autopistas con conciencia de 360°, parada segura si el conductor no toma el control. El salto a la autonomía real es 2021+.

14.- 2021 permitirá la conducción totalmente autónoma (Nivel SAE 4/5) para flotas de viajes compartidos geocercadas, permitiendo Uber/Lyft sin conductor, nuevos modelos de negocio.

15.- 2023+ podría permitir autonomía en todas partes una vez que se demuestre segura. Permite propiedad compartida entre hogares, modelos de suscripción, disrupción del transporte.

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