Presentación de PowerPoint - laboratorioaec.com · 2017-09-26 · Perdida de habilidad asociada a...

Thinking of mobilityThinking on the road

Madrid, 20 de Septiembre 2017


Madrid, 20 de Septiembre de 2017

Programa Autopia

Hacia un sistema de decisión intuitivo en los vehículos

automatizados

Jorge Villagra (CSIC)

AuspicianOrganiza



Índice

— Programa Autopia

— Conducción autónoma: antecedentes y evolución

— Estado de la tecnología

— Retos tecnológicos

— Hacia un sistema de decisión intuitivo

— Conclusiones



Programa Autopía

Personal

Infraestructura

2 Científicos Titulares, 2 colaboradores plantilla, 1 Doctor y 1 estudiante de doctorado, 1

técnico

6 vehículos automatizados: 2 furgonetas y 1 mini-bus eléctrico, 3 vehículos de gasolina

Zona de pruebas diseñada para emular las condiciones de conducción en un entorno urbano,

con RSUs, grupos semafóricos e infraestructura com. V2I



Introducción

# Conducción autónoma: Antecedentes y evolución



Conducción autónoma: Antecedentes y evolución

¿De donde venimos? Primeros logros remarcables...

Grand DARPA Challenge, 2005

Demo Autopia, 2012

Bertha Drive, 2011

VIAC Challenge

Vislab 2010

Subida Pikes Peak

Audi 2008




…hasta las propuestas actuales en conducción autónoma

Audi Traffic Jam Assist, 2016

Audi Valet parking, 2018?

Mercedes Self-Driving Truck, 2025

Google Car, 2014

Tesla Autopilot, 2016-2020?




¿En qué situación estamos realmente?



Estado de la tecnología

# Niveles de automatización



Estado de la tecnología

Niveles de automatización: hacia el vehículo autónomo

El conductor monitoriza el entorno de conducción El vehículo monitoriza el entorno de conducción



Niveles de automatización

Ejemplos de sistemas en para cada nivel

Nivel 0 - Lane Departure Warning Nivel 1 - Adaptive Cruise Control Nivel 2 - Traffic Jam Assist

Nivel 3 - Highway Chauffeur

Nivel 4 - Highway Autopilot

Nivel 5 - Robotaxi

Nivel 2 -Autopilot for trucks

Nivel 4 - Urban Autopilot

Nivel 3 - Platooning



Niveles de automatización

Niveles de automatización: hacia el vehículo autónomo

Dokic, J., Müller, B., & Meyer, G. European RoadmapSmart Systems for Automated Driving



Retos tecnológicos

# Vehículos seguros, fiables y predecibles



Retos tecnológicos

Todo parece apasionante…



Retos tecnológicos

…pero ¿cuales son las barreras para un despliegue masivo?

Self-driving cars: the next revolution, KPMG, 2013

F

A

D

BC

E

Legislación

Aspectos éticos/morales

Interacción Hombre-máquina

.

Seguridad.

Coste

Robustez a condiciones muy variables



Retos tecnológicos

Conflicto de intereses

02

03

01

Seguridad

Robustez a condiciones variables

InteracciónHombre-Máquina

Los sistemas de decisión requieren la intervención humana cuando se enfrentan a situaciones nuevas e imprevistas

¿Cómo gestionarlo? ¿Cómo hacerlos predecibles?

La incertidumbre en el entorno y la imprecisión de los sensores requieren un nuevo marco de trabajo.

¿Cómo aprovechar la conectividad para conseguir una interpretación fiable de la escena ?

01

02

La variabilidad de escenas de conducción (cooperativa) hace muy costosa la obtención de sistemas seguros

¿Cómo mejorar la validación de esos sistemas?03



Una línea de trabajo

# Hacia un sistema de decisión intuitivo



• La automatización de la conducción tiene hoy limites

o Es muy complicado predecir cualquier posible escenario…

o …lo que la hace frágil ante hipótesis no formuladas

• La automatización de la conducción debe usarse para extender las

capacidades humanas

• Un conductor humano conduce de manera diferente dependiendo de su

objetivo, de sus habilidades y de su experiencia

• El apoyo ideal sería un sistema (riding horse metaphor) que entiende

nuestras intenciones, conoce nuestras habilidades y da apoyo de manera

transparente cuando hace falta a diferentes niveles:

o Dejando el control al conductor e interviniendo cuando se subestime el riesgo

de una situación o se tome una mala decisión por falta de percepción (Level

1/2)

o Ejecutando de manera “autónoma” una manobra iniciada (Level 2)

o Ejecutando una tarea de alto nivel (Level 3/4)

Hacia un sistema de decisión intuitivo

¿Cómo manejar la complejidad? ¿Driver in the loop?




La interacción conductor-máquina

Situation awareness

Confusión de modos

Usabilidad

Perdida de habilidad asociada a la carga de trabajo

Confianza




El humano dentro del vehículo

Confianza en el sistema

Experiencia de conducción: comunicación con el sistema

Actividades no ligadas a la conducción

Placer de conducir




El humano fuera del vehículo

Seguridad

Confianza

Periodo de transición

Predictibilidad y comunicación con el conductor



Conclusiones



Conclusiones

La automatización completa no es necesariamente la única solución (al menos a corto/medio plazo)

La correcta interacción entre la máquina, el conductor y los demás agentes de la carretera se convierte en crítica

El paradigma de la movilidad a demanda cambiará radicalmente la manera de desplazarse de las personas

Un sistema de decisión intuitivo es necesario para hacer vehículos automatizados seguros, fiables y predecibles

La neurociencia y la inteligencia artificial son herramientas tecnológicas claves para dar respuesta a estos retos



Gracias por su atención




Inteligencia artificial para mejorar los human factors

Mantenimiento

• ¿Podrá el conductor humano entender los cambios de comportamiento del vehículo?

• ¿Deben los coches conducir como los seres humanos?

• ¿Debemos aspirar a una versión mejorada de nosotros mismos?

Conocimiento del estado del vehículo

Adaptación al perfil del conductor

Personalización

Adaptación a lo largo del tiempo

Aprendizaje de malos hábitos humanos

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