Algoritmo de toma de decisión en colisiones para vehículos autónomos
buloideEnsayo16 de Agosto de 2016
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- TÍTULO
Algoritmo de toma de decisión en colisiones para vehículos autónomos
- DEFINICIÓN DEL PROBLEMA [10]
De acuerdo con cifras del CDC (2014) a nivel global mueren 1.25 millones de personas y hay entre 20 y 50 millones de heridos anualmente a causa de accidentes de tránsito. De las cifras anteriores se estima que el 90% de los accidentes son debidos a errores humanos (CDC, 2014).
- OBJETIVO GENERAL [3]
Generar un algoritmo de decisión que determine e implemente de manera autónoma la decisión que produzca el menor impacto en vidas humanas al momento de una colisión automotriz.
- JUSTIFICACIÓN [10]
Toda vez que el instinto de supervivencia del ser humano vela en primera instancia por la seguridad propia en una situación de peligro y los tiempos de procesamiento del cerebro humano no son capaces de evaluar la situación de forma objetiva y negociar peligros de forma autónoma (CDC, 2014), ( Casados, 2015) se evidencia la necesidad de la generación de un mecanismo que de manera independiente calcule el escenario de menor impacto en vidas humanas y lleve a cabo la secuencia de pasos para implementar la decisión tomada.
- ANÁLISIS DE FACTIBILIDAD
- Entorno [5]
De acuerdo con Michael Pines (2011) las cinco causas más comunes de colisiones automovilísticas son debido a distracción en la conducción, exceso de velocidad, estado de ebriedad, hábitos de manejo temerarios y lluvia. La edad promedio de los conductores que se ven involucrados en una colisión automotriz es de 15 a 29 años y representan el 30% del valor económico de los impactos (CDC, 2014). Investigaciones recientes conducidas por Bonnefon (2016) han encontrado que en una decisión racional que el 76% de las personas opta por el bien mayor a costa de un esfuerzo propio.
- Estado de la técnica [15]
Número | Nombre | Descripción |
CN 200510035824 | Automatic driving system of vehicle | Sistema de autopiloto para automóvil que incluye motores y servos y sistema en tiempo real |
US12263517 | Method and apparatus to improve vehicle situational awareness at intersection | Incluye un número de piezas para mejorar el sistema de reconocimiento de obstáculos |
US12233640
| Method and apparatus to determine vehicle intent | Algoritmo para predecir y reaccionar a la acciones de otros vehículos |
- Requisitos legales [10]
Según Musk (2015) hasta ahora no existe nada que considere a un software como el responsable de decisiones autónomas. La tendencia hacia el futuro sobre el manejo autónomo deberá ser abordada de manera ética y numérica por parte de los gobiernos para lograr un acuerdo que permita un balance entre estos dos factores. Sin embargo estados como Culumbia, EEUU han debatido respecto a la incorporación de autos auto-conducidos y comienzan a promulgar leyes y reglamentos para normar el uso de estas unidades (HG, 2013).
- ANÁLISIS DE MERCADO [20]
Actualmente a nivel mundial existen alrededor de 30 corporaciones trabajando en la generación de vehículos autónomos lideradas por Tesla, Google y Volvo sin dejar de lado grandes empresas como Toyota, Volkswagen y Apple que también se encuentran trabajando en el tema ( Crothres, 2014)
Tesla, es hasta el momento el campeón en la carrera en la generación de vehículos autónomos, su CEO Elon Musk (2015) asegura que se requiere de dos a tres años para generar vehículos completamente autónomos y de uno a cinco para la aprobación de regulaciones. Uno de los retos importantes en los vehículos autónomos es la conducción, que actualmente controlan fusiones de estacionado, volanteo, cambio de camino, sin embargo existe la necesidad de un mayor desarrollo el tema de las decisiones implicadas en la auto conducción al momento de una colisión. De tal manera estas 30 empresas mundiales se convierten se convierten en nuestros potenciales clientes; ya que de acuerdo a Fortune (2016) en 2035 las ventas estimadas de vehículos autónomos será de 21 millones.
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