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Vehículos autónomos

¿Qué es Vehículos autónomos?

Los vehículos autónomos circulan total o parcialmente sin intervención humana gracias a cámaras, radar, lidar y software de IA. La norma SAE J3016 distingue seis niveles, desde 0 (sin automatización) hasta 5 (totalmente sin conductor en cualquier lugar). La IA se encarga de la percepción, de prever el comportamiento de otros usuarios de la vía y de planificar la ruta. Además de turismos, abarca robotaxis, camiones, lanzaderas y vehículos de almacén; la homologación y la responsabilidad las regula cada país.

Temas

  • Movilidad
  • Visión artificial
  • Robótica

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Términos relacionados

IA en el transporte

La IA en el transporte abarca aplicaciones de logística, tráfico y movilidad: planificación de rutas y repartos, previsión del tráfico, mantenimiento predictivo de vehículos e infraestructuras, sistemas de asistencia a la conducción y hasta vehículos autónomos. Los objetivos son rutas más cortas, menos viajes en vacío, menores costes y más seguridad. Muchas aplicaciones son críticas para la seguridad y, por tanto, están muy reguladas. Ejemplo: una empresa de paquetería replanifica cada día sus rutas de reparto según el volumen de envíos y el tráfico.

  • Logística
  • Movilidad
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Visión artificial

La visión artificial (computer vision) es un campo de la IA en el que los ordenadores analizan imágenes y vídeos. Tareas típicas son detectar y localizar objetos, leer texto en imágenes o medir piezas. Se usa, por ejemplo, en el control de calidad en fábricas, en sistemas de asistencia a la conducción, en logística o en imagen médica.

  • análisis de imágenes
  • aprendizaje profundo
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Estimación de profundidad

La estimación de profundidad calcula, a partir de imágenes, a qué distancia de la cámara están los objetos o cada píxel. Puede hacerse con dos cámaras (estéreo), con sensores de profundidad o, gracias a redes neuronales, incluso a partir de una sola foto (estimación monocular). Se usa en robótica, asistencia a la conducción, realidad aumentada y modelos 3D de espacios.

  • Visión artificial
  • 3D
  • +1

Aprendizaje por refuerzo (RL)

El aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) es una rama del aprendizaje automático en la que un agente aprende por ensayo y error. Actúa en un entorno, recibe recompensas por los buenos resultados y penalizaciones por los malos, y así desarrolla una estrategia que maximiza el beneficio total. Ejemplos conocidos son los programas que dominan juegos de mesa como el go, el control de robots o el ajuste de modelos de lenguaje a partir de valoraciones humanas.

  • método de aprendizaje
  • recompensa
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