Introducción

Finalmente el trabajo se tituló “Instrumentación de un vehículo eléctrico para una conducción automática“. A continuación os dejo el capítulo de introducción.

Las nuevas tecnologías aplicadas al mundo del automóvil se enfocan hacia la obtención de una conducción cada vez más segura y automatizada de forma que la seguridad no dependa de las aptitudes o de la concentración de la persona que se sienta al volante.

Gracias a los avances en electrónica, soluciones que hace apenas un par de años se consideraban absolutamente visionarias, son incorporadas en la actualidad de serie en muchos coches.

Un ejemplo de todo esto es el regulador de distancia por radar “Distronic” (“El conductor electrónico” [7]) incorporado en la clase S de Mercedes. Consiste en un sensor de radar colocado en la parte frontal del vehículo que analiza todo cuanto sucede en la carretera 150 metros por delante del mismo. Actuando en combinación con el programador de velocidad de crucero, si detecta un obstáculo acercándose rápidamente, decelera el motor e incluso actúa sobre los frenos. Si la situación a la que se enfrenta es considerada como crítica, avisa al conductor para que éste realice las acciones oportunas.

Otro ejemplo es la circulación asistida por GPS. Utilizable en zonas de las que la cartografía se encuentre digitalizada, muchos países europeos y gran parte de España, actúa en combinación con el GPS. La información sobre el itinerario a seguir se transmite al conductor mediante una pequeña pantalla e incluso llega a avisarle en caso de haber escogido una ruta equivocada.

Algunos modelos de la marca estadounidense Cadillac incorporan visión nocturna por infrarrojos (“ISATA Magazine” [28]): El sistema consiste en una cámara de infrarrojos que, al detectar un objeto que tenga una décima de grado de temperatura superior a la ambiental y se encuentre situado más allá de la zona iluminada por los faros del coche, proyecta su negativo en la parte inferior de la luna delantera.

También se han desarrollado sistemas que controlan la estabilidad del vehículo (“ISATA Magazine” [28]). Un ejemplo de ellos es el ESP de Mercedes (“El conductor electrónico” [7]).

Muchas de estas tecnologías hoy día comercializadas tienen su punto de partida en el control de robots móviles. Éste es uno de los campos más atractivos de la robótica y, por tanto, uno de los que más se han desarrollado últimamente.

El conjunto de tecnologías para automatizar la conducción de vehículos puede ser clasificado en dos grupos: el de los denominados “sistemas inteligentes para el automóvil” y el de los “sistemas inteligentes para las autopistas”. Hasta ahora las grandes empresas han dedicado un mayor esfuerzo investigador al segundo grupo que al primero por las implicaciones económicas inmediatas a él asociadas (intereses de la industria electrónica: Se ha previsto que el desarrollo de productos electrónicos para la industria del automóvil sea el de mayor crecimiento de toda la industria electrónica, y de la construcción). El grupo de “sistemas inteligentes para el automóvil” también es necesario desarrollarlo, ya que proporciona las técnicas básicas necesarias para la evolución de los otros.

En algunos países estos esfuerzos han sido agrupados bajo programas nacionales, en USA bajo el “Intelligent Vehicle Highway System”, en Japón bajo el AMTICS y en Europa bajo el “PROMETHEUS”.

El proyecto Prometheus: “Program for European Transportation with Highest Efficiency and Unprecedent Safety” (“The Car of the Future” [34]) involucra a un consorcio de grandes fabricantes europeos de automóviles. PROMETHEUS ha creado una tecnología basada en los datos de sensores de visión, láser, ultrasonidos, infrarrojos y de localización a partir del sistema GPS, para la instrumentación de los automóviles y de las autopistas, lo que permite una circulación automática a 130 km./hora; esta tecnología es cara y todavía no es utilizada pero está ya disponible y se utilizará en un futuro próximo.

Los coches eléctricos, a los que se les augura un gran futuro en áreas urbanas (“Primer encuentro Hispano-Francés del vehículo eléctrico” [37]) tienen también su parte de protagonismo. Es interesante destacar las experiencias de utilización exclusiva de coches eléctricos en los cascos históricos de varias ciudades; en una de ellas, Saint-Quintin, Ivellines en Francia, se está realizando el proyecto PRAXITÈLE (“Praxi: Small Electric Vehicle Specific for Urban Transport” [35] y “”Automated Public Urban Vehicles: For a Sustainable City” [36]). EL proyecto PRAXITÈLE, terminado en su primera fase en octubre de 1997, es un programa de investigación y experimentación que trata de demostrar el interés social y económico de utilizar un nuevo sistema de transporte público basado  en la utilización libre de pequeños vehículos eléctricos, a los que se accede con una tarjeta magnética y desde los que se tiene acceso a un  completo servicio tele-informático. En este proyecto se experimenta la conducción semi-automática para llevar los coches desocupados a las zonas de aparcamientos.

Otros proyectos realizados en esta misma orientación son:

El robot Alvin (Autonomous Land Vehicle) desarrollado en EE.UU (“VITS- A Vision System for Autonomous Land Vehicle Navigation” [38]) circula por carreteras, utiliza la información proporcionada por sensores de vídeo y de láser para  construir descripciones simbólicas de la carretera y de los contornos de los obstáculos. Con este vehículo se realizaron demostraciones publicas de circulación por carreteras, a una velocidad de 10 Km./h, a lo largo de 4.5 Km.

Desde el año 1994, el grupo NAVLAB (“Vision and Navigation for the CMU        Navlab” [39]) de CMU, EEUU, ha desarrollado vehículos autónomos que se mueven tanto por carreteras  como por entornos  exteriores  no  estructurados. Para realizar las representaciones tridimensionales del entorno se utilizan sensores láser, ultrasonidos, radares, y visión estereoscópica con tres cámaras. La visión 3D para el robot móvil tiene dos objetivos:  detección de obstáculos y análisis del terreno. La detección de obstáculos permite al vehículo seguir una trayectoria segura. El análisis del terreno proporciona una descripción detallada del entorno, que puede ser utilizada para la navegación “campo a través” o para el reconocimiento de objetos. Recientemente, este grupo ha realizado el experimento de cruzar los Estados Unidos de costa a costa a bordo del Navlab 5 con una conducción automática del 98.2% de la distancia total a recorrer realizando el control automático únicamente sobre el volante.

El grupo dirigido por el Dr. E.D. Dickmans, trabaja en el desarrollo de vehículos autónomos especialmente diseñados para circular en autopistas. Los vehículos alcanzan velocidades  de  130 km./h, detectan obstáculos, hacen seguimiento  visual de  objetos,  controlan la velocidad,  siguen los  carriles  de  la  carretera y realizan adelantamientos y cambios de carril (“Performance Improvements for Autonomous Road Vehicles” [40]).  Los sensores de los que está provisto el  vehículo,  son  dos  cámaras  situadas sobre  una  plataforma  giratoria,  odómetros, sensores de velocidad, y sensores de presión de frenado.  Se han desarrollado algoritmos de visión artificial para el reconocimiento de marcas en la carretera, y de obstáculos, como otros coches o personas. La implementación actual no permite giros cerrados ni realizar maniobras en cruces de carreteras con seguridad. Para conseguir una completa autonomía del coche, se utiliza un sistema de localización GPS, y un mapa geométrico y topológico. Igualmente, se han desarrollado numerosos robots móviles que trabajan en entornos exteriores no estructurados que no son carreteras.

Disponer de un grupo de robots,  permite aumentar la fiabilidad global del sistema, ya que, si se estropea uno de ellos, el resto puede seguir la tarea encomendada. Una aplicación con grupos homogéneos de robots móviles (“Interaction and Intelligent Behavior” [41]) es la limpieza de campos de minas, de zonas contaminadas, etc.

Otros trabajos aparecen relacionados con la industria nuclear, como ejemplo se puede citar el proyecto TELEMAN 8: A Mobile Vehicle that Can Navigate Autonomously, dirigido por la empresa italiana FINMECCANICA SpA, de información accesible a través de CORDIS.

En “Fuzzy Throttle and Brake Control for Platoon of Smart Cars” [42] se describe un sistema que utiliza control borroso para conducir una caravana de vehículo en autopista.

Existen en España diversos grupos en universidades y centros de investigación que han centrado sus trabajos en el control de robots móviles autónomos o en las tecnologías necesarias para su construcción, fundamentalmente sistemas sensoriales. La Universidad Politécnica de Barcelona desarrolló sistemas de visión de muy alta velocidad de proceso (Dr. Amat y Dra. Casal), componentes de la de Sevilla y Málaga (Dr. Ollero) colaboraron en los proyectos de la universidad Carnegie Mellon sobre navegación de camiones en zonas desérticas. La Universidad Politécnica de Madrid, ETSIT, ETSII (Dr. Puente y Dr. Aracil), Carlos III (Dr. Salichs y Dr. Moreno) y Alcalá, han desarrollado diversos proyectos tanto nacionales como europeos (ESPRIT PANORAMA). Digna de mención en este ámbito es también la tesis doctoral del Dr. Francisco Serradilla García de la EUI titulada “Arquitectura cognitiva basada en el gradiente sensorial y su aplicación a la robótica móvil” [56].

Desde que el hombre comenzó a recorrer la tierra ha estado buscando alguna forma de averiguar en qué lugar se encontraba y hacia dónde se dirigía. Han sido muchas las soluciones planteadas, pero ninguna de ellas resultó ser definitiva, todas presentaban algún problema. Por ejemplo, si quisiéramos guiarnos gracias a las estrellas, nos encontraríamos con que éstas se encuentran tan lejos que necesitamos hacer mediciones muy cuidadosas para obtener una información libre de errores y, además, es un sistema que sólo puede utilizarse de noche, y sólo si es una noche clara.

La solución que parece ser definitiva llega de mano del Departamento de Defensa de los EE.UU. de América: El Sistema de Posicionamiento Global (GPS).

En un principio esta tecnología era demasiado cara y, quizá, no lo suficientemente precisa en las aplicaciones civiles. En la actualidad, cada vez son más las actividades que hacen uso del GPS debido al abaratamiento de dicha tecnología y a que ésta permite obtener excelentes precisiones incluso en las aplicaciones civiles.

Una de las aplicaciones es, por poner un ejemplo, el estudio de fenómenos atmosféricos (“Global Positioning Find Application in Geosciences Research” [43]). Para estos estudios se aprovecha la señal de radio GPS, que es sensible a las variaciones del índice de refracción de la atmósfera y, por tanto, a las condiciones de presión, temperatura y humedad, para realizar predicciones meteorológicas.

El GPS se emplea en la organización y control de flotas de vehículos (“The Global Position System” [44]). En estas aplicaciones se dispone de una central que realiza toda la planificación y administración necesaria para optimizar los recorridos.

Una aplicación similar consiste en controlar las posiciones de los trenes de redes ferroviarias. De esta forma se consigue monitorizar en cada punto el cumplimiento de las señalizaciones evitando posibles accidentes (“Signals of Change: Czech Rail’s DGPS Train Locator Trials” [45]).

El GPS se emplea en el área de robótica móvil pata el guiado de vehículos. De esta forma, sistemas que emplean el DGPS se están incorporando al pilotaje automático de aviones (“GADACS: A GPS Attitude Determination and Control Experiment on Spartan Spacecraft” [46]), barcos (“High Precision Autopilot Design for Small Ships” [47]), vehículos de navegación autónoma terrestre en lugares abiertos para tareas de vigilancia (“Positioning an Autonomous  Off-Road Vehicle Using Fused DGPS and Internal Navigation” [48]) o de transporte de cargas en construcción (“Positioning of Vehicle on Ondulating Ground Using GPS and Dead Reckogning” [49]), etc.

La historia de la lógica borrosa comienza en el año 1965 cuando el científico Lofti A. Zadeh aborda el problema de la imprecisión como una característica inherente a ciertos objetos. Esta característica hace que sea imposible realizar un tratamiento convencional basado en la teoría clásica de conjuntos de los mismos (“A Fuzzy Algorithmic Approach to the Definition Of Complex or Imprecise Concepts” [50]). Después, el propio Zadeh destaca la potencia del empleo de los conjuntos borrosos como herramienta para el tratamiento de sistemas cuyas variables, o parte de ellas, incorporen cierta imprecisión en su definición, imprecisión que parte del hecho de que están definidas de forma “incierta”.

En 1973 Mamdini y su grupo de trabajo inician la investigación aplicada referente a la utilización de técnicas borrosas en el control de procesos (“Use of Fuzzy Logic for Implementating Rule-Based Control of Industrial Precesses” [51]).

Las primeras aplicaciones industriales de la lógica borrosa en la década de los ochenta, entre las que se encuentran el control de un horno de cemento de F. L. Smidth y el control de un tren en Sendai (de Hitachi), sientan las bases para el uso de la lógica borrosa en el diseño y producción de máquinas con cociente de inteligencia (“MCI”) para consumo general. El primero de tales productos fue una ducha controlada por lógica borrosa en 1987, seguida de la primera lavadora que incorpora este control en 1989, ambas diseñadas por Matsushita.

En 1990 el número de productos de consumo “MCI” que incorporan lógica borrosa empieza a crecer. Algo más tarde, comienza a utilizarse redes neuronales combinadas con lógica borrosa en una gran variedad de productos. En el futuro, estos productos fácilmente podrán encontrarse en cualquiera de los productos de consumo que existan en el mercado y que requieran de algún tipo de control. Lo mismo podrá ocurrir en los dominios de la robótica, sistemas industriales y control de procesos.

La cantidad de científicos e instituciones dedicadas a la investigación de aplicaciones y también al desarrollo de la teoría de la lógica borrosa, hacen augurable un futuro prometedor para este campo del conocimiento humano.


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