Automatización e Inteligencia Artificial
Día 2

Las capacidades de los vehículos autónomos avanzan a un ritmo vertiginoso. Sin embargo, para conseguir su despliegue masivo es necesario manejar con seguridad todo tipo de situaciones inesperadas y potencialmente peligrosas. Más allá de esta consideración técnica, el elemento clave para que los vehículos autónomos circulen por nuestras ciudades es la aceptación de los usuarios, lo que convierte su previsibilidad en una característica innegociable. En consecuencia, dado que la mayoría de los módulos de los sistemas de conducción automatizada se basan en el aprendizaje automático, es esencial desarrollar métodos que garanticen un comportamiento seguro y robusto, además de explicable y digno de confianza. En esta charla se expondrán los principales desafíos a los que deben enfrentarse los mecanismos de decisión artificial a bordo de estos vehículos en entornos urbanos. Además, se esbozará una estrategia que intenta dar respuesta a esos desafíos en la que el grupo Autopia lleva años trabajando.

Se mostrará el diseño y desarrollo de una arquitectura de control para la automatización vehicular de un Twizy de Renault. Se mostrará ejemplos de funcionamiento del vehículo robótizado navegando autónomamente en entornos semiestructurados.

El instituto tecnológico de Aragón ha estado trabajando durante los últimos años en la aplicación de diversas tecnologías robóticas a la solución de problemas relacionados con la movilidad. En esta ponencia se describirán los desarrollos realizados en dos proyectos de movilidad, uno ya finalizado, para transporte unipersonal, y otro actualmente en desarrollo, en el ámbito del vehículo autónomo. Se hará hincapié en la diferente aproximación llevada a cabo en ambos proyectos, comentando qué necesidades llevaron a unas soluciones técnicas u otras. Además, se hará énfasis en las herramientas utilizadas en cada caso, especialmente en el ámbito de la verificación a través de simuladores 3D. Para finalizar, se relatarán las próximas fases del proyecto de vehículo autónomo, que incluyen desarrollos en el ámbito de la consciencia situacional compartida, la navegación y el control, así como en el concepto vehicle-in-the-loop para la realización de verificaciones de software para conducción autónoma.

El objetivo de la presentación es divulgar los recientes avances de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada al problema de la movilidad compartida dentro del marco de la "sostenibilidad computacional", que pretende proponer nuevos algoritmos para abordar problemas alineados con los objetivos de desarrollo sostenible. Nuestra presentación tendrá dos enfoques, uno centrado en la movilidad compartida de personas en entorno urbano (ridesharing) y otro centrado en la movilidad compartida de mercancía en ámbito logístico (co-loading). Por un lado, se presentará una nueva tecnología (desarrollada durante el proyecto europeo HPA4CF) que permite solucionar el problema del ridesharing en tiempo real teniendo en cuenta tanto la calidad de servicio para los usuarios como los beneficios medioambientales. Por otro lado, se presentarán los resultados del proyecto LOGISTAR, donde se ha desarrollado un nuevo algoritmo de negociación entre empresas de logísticas que quieran establecer nuevas colaboraciones horizontales con el objetivo de optimizar el uso de sus flotas, reducir costes y emisiones contaminantes.

Los vehículos eléctricos constituyen una solución para descarbonizar el sector de la movilidad. Los vehículos alimentados solo mediante baterías tienen como principales desventajas la autonomía y tiempo de recarga. Una solución tecnológica a esta cuestión constituye el uso combinado de diferentes fuentes de alimentación. Este es el caso de los sistemas híbridos que utilizan pila de combustible tipo PEM como fuente de energía y para su almacenamiento batería de Litio-Ión y/o supercapacitores. Pero una gestión óptima de la energía en estos sistemas requiere soluciones avanzadas de control que posibiliten, por una parte, cubrir la potencia demandada por el motor y, por otra parte, gestionar la carga de los componentes de almacenamiento, además del aprovechamiento de la energía del sistema de frenado regenerativo. Presentaremos algunas soluciones recogidas en el estado del arte de sistemas de control para la gestión de energía en sistemas híbridos, así como la estimación de la potencia requerida de cada componente del sistema según la potencia del vehículo.