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Esta tecnología, creada en el CSIC, aplica inteligencia artificial en el modelado y la verificación automática en situaciones críticas

Nueva herramienta para la simulación de sensores clave para la seguridad de los vehículos autónomos

Marta García Gonzalo / CSIC Comunicación20/06/2019
Investigadores del Centro de Automática y Robótica, centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), y la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un método basado en técnicas de inteligencia artificial para el modelado y la verificación automática de sensores LIDAR en el Internet de las Cosas (IoT) en los vehículos de conducción autónoma, así como para la evaluación de su seguridad. Este trabajo se ha realizado en el marco del proyecto europeo IoSENSE: Flexible FE/BE Sensor Pilot Line for the Internet of Everything.
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(a) Vista aérea del escenario 3D que emula las infraestructuras del Centro de Automática y Robótica. (b) Modelo de vehículo con sensores incorporados. (c) Imagen capturada por la cámara y procedimiento de detección de objetos. (d) Proyección de nube de puntos desde el sensor sobre objetos una vez detectados.

La participación del CSIC en este proyecto ha estado centrada también en el desarrollo e implementación de un demostrador de Movilidad Inteligente en el que se ha evaluado el comportamiento del sensor LiDAR en vehículos reales y virtuales, gracias a la herramienta de simulación desarrollada. El demostrador ha permitido la realización de ensayos en entornos reales de conducción en un vehículo altamente automatizado.

“Hemos modelado y evaluado un sensor LiDAR en el Internet de las cosas (IoT) especializado en detectar obstáculos y de compartir esa información con otros vehículos y así evitar posibles colisiones. En la actualidad, la evaluación de la detección de obstáculos mediante sensores LiDAR se ha convertido en un tema clave que la comunidad científica está explorando activamente”, explica el investigador Rodolfo Haber, del Centro de Automática y Robótica.

“Las técnicas avanzadas de modelado y control basadas en técnicas de inteligencia artificial y los sistemas ciberfísicos tendrán un gran impacto a corto plazo en las nuevas capacidades de procesamiento y de toma de decisión que tendrán los sensores no solo en los sistemas inteligentes de transporte, sino también en el futuro de la Industria 4.0”, añade el investigador del CSIC.

Los nuevos dispositivos desarrollados durante esta iniciativa, que ha durado tres años y en la que han participado investigadores de Alemania, Austria, Bélgica, España y Eslovaquia, pasarán en los próximos meses a la fase de comercialización de la mano de una de las empresas socias del proyecto.

Referencias

Fernando Castaño, Gerardo Beruvides, Rodolfo E. Haber, Antonio Artuñedo. Obstacle Recognition Based on Machine Learning for On-Chip LiDAR Sensors in a Cyber-Physical System. Sensors 2017, 17, 2109. https://doi.org/10.3390/s17092109

Fernando Castaño, Gerardo Beruvides, Alberto Villalonga, Rodolfo E. Haber. Self-Tuning Method for Increased Obstacle Detection Reliability Based on Internet of Things LiDAR Sensor Models. Sensors 2018, 18, 1508. https://doi.org/10.3390/s18051508

Jorge Godoy, Rodolfo E. Haber, Juan J. Muñoz, Fernando Matía, Álvaro García, Smart sensing of pavement temperature based on low-cost sensors and V2I communications, Sensors 2018, 18, 2092. https://doi.org/10.3390/s18072092

Antonio Artuñedo, Raúl M. Del Toro, Rodolfo E. Haber, Consensus-based cooperative control based on pollution sensing and traffic information for urban traffic networks, Sensors 2017, 17(5), 953. https://doi.org/10.3390/s17050953

Este avance se enmarca dentro del proyecto europeo IoSENSE: Flexible FE/BE Sensor Pilot Line for the Internet of Everything

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