Toyota Motor Corporation (TMC) anuncia algunos de los avances alcanzados en el desarrollo de tecnologías de conducción automatizada y otros proyectos del Toyota Research Institute (TRI), el centro de investigación constituido a finales de 2015, con sedes en Silicon Valley, California (EE.UU.), y Cambridge , Massachusetts (EE. UU.), que trabaja en nuevas tecnologías, Inteligencia Artificial (AI) y robótica.

“En los últimos meses hemos acelerado considerablemente el ritmo de los avances de las capacidades de conducción automatizada de Toyota con el objetivo de salvar vidas, ampliar el acceso a la movilidad y conseguir que la conducción sea más segura, interesante y práctica”, explica el Dr. Gill Pratt, Consejero Delegado del TRI, quien añade: “Nuestros equipos de investigación también han ido desarrollando sistemas de Inteligencia Artificial (AI) que hagan posible el desarrollo posterior de robots para asistir a las personas en sus hogares”.

Toyota ha publicado un resumen completo de su trabajo en el ámbito de la conducción automatizada, un libro blanco que incluye la filosofía que orienta su visión tecnológica, sus programas de investigación actuales y sus planes de productos a corto plazo. Este documento refleja la forma en que Toyota ve el potencial de incrementar drásticamente la seguridad vial y ampliar las opciones de movilidad de las personas de todo el mundo, para ayudar en la consecución de una sociedad en que la movilidad sea segura, práctica, agradable y accesible para todo el mundo.

Toyota espera que este libro blanco ayude a diversos grupos interesados a entender su enfoque y dé a conocer los problemas en torno a la conducción automatizada, como el desarrollo de infraestructuras y la aceptación social.

El informe resume las funciones ‘Guardián’ y ‘Chófer’ que guían la investigación en conducción automatizada de Toyota y el prototipo Mobility Teammate, que encarna la convicción de Toyota de que las interacciones entre conductores y vehículos deben reflejar las existentes entre amigos íntimos que comparten una finalidad común, se cuidan unos a otros y, cuando lo necesitan, se prestan ayuda. El libro blanco está disponible en www.automatedtoyota.com.

“Los vehículos con tecnología de conducción automatizada aportarán muchos beneficios a la sociedad, pero una de las principales prioridades para Toyota es ayudar a mejorar la seguridad del tráfico”, comenta Kiyotaka Ise, Jefe de Tecnologías de Seguridad y alto directivo de Toyota Motor Corporation (TMC). “Si nuestras tecnologías de seguridad anticipan las acciones de los seres humanos e interactúan con ellos y con el entorno de tráfico, nos acercaremos a la consecución de un futuro sin heridos ni muertos por accidentes de tráfico”, apunta Ise.

Avances en conducción automatizada

Desde la presentación de su nuevo vehículo de pruebas en conducción automatiza, en marzo de 2017 (más información), el TRI ha ido actualizando a gran velocidad su tecnología en este campo hasta avanzar de una Plataforma 2.0 a Plataforma 2.1.

En paralelo a la creación de esta innovadora plataforma de pruebas, el TRI ha conseguido avances importantes en lo que se refiere a modelos informáticos de percepción de aprendizaje profundo, gracias a los cuales los sistemas de vehículos automatizados pueden captar con más precisión el entorno que les rodea, detectar objetos y vías y calcular una mejor predicción de la ruta de conducción más segura.

Estas nuevas estructuras informáticas son más rápidas, más eficientes y mucho más precisas. Además de la detección de objetos, las capacidades de predicción del modelo también pueden ofrecer datos sobre los elementos de la vía, como señales de tráfico, verticales y horizontales, para promover el desarrollo de mapas, que son un componente clave de la funcionalidad de conducción automatizada.

La Plataforma 2.1 también amplía la cartera de proveedores del TRI, al incorporar un nuevo sistema LIDAR de alta fidelidad suministrado por Luminar. Este nuevo LIDAR proporciona un mayor rango de detección, una nube de puntos mucho más densa para detector mejor las posiciones de objetos tridimensionales y un campo de visión que es el primero en ser configurable dinámicamente, lo que significa que los puntos de medida se pueden concentrar allí donde más se necesita la detección. El nuevo LIDAR se combina con el sistema de detección existente para alcanzar una cobertura de 360º. El TRI espera colaborar con otros proveedores a medida que aparezcan otras tecnologías innovadoras en el futuro.

En la Plataforma 2.1, el vehículo de pruebas cuenta con un segundo conjunto de mandos, en el lado del pasajero delantero, con un volante totalmente operativo con trasmisión por cable y pedales de acelerador y freno. Así, el equipo de investigación puede sondear métodos eficaces para transferir el control del vehículo entre el conductor humano y el sistema autónomo en diversos escenarios complejos. También ayuda con el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para aprender de conductores humanos expertos y ofrecer asesoramientos a los conductores noveles.

El TRI ha diseñado asimismo un enfoque unificado para mostrar los distintos estados de autonomía del vehículo, a través de una interfaz de usuario común entre todas las pantallas, indicadores luminosos de colores y un lenguaje tonal vinculado a las funciones ‘Guardián’ y ‘Chófer’. También se está experimentando con mayores niveles de conciencia de la situación por parte del conductor, mostrando una nube de puntos que representa todo lo que ‘ve’ el vehículo en la pantalla multimedia de la consola central.

Con sus profundos avances tanto en hardware como en software, la Plataforma 2.1 constituye una herramienta de investigación para poner a prueba al mismo tiempo el doble enfoque del TRI en torno a los vehículos autónomos —‘Guardián’ y ‘Chófer’— a partir de un mismo grupo de tecnologías. En el modo ‘Guardián’, el conductor humano mantiene el control del vehículo y el sistema de conducción autónoma funciona en paralelo, analizando posibles situaciones de riesgo e interviniendo para proteger a los ocupantes del vehículo si es preciso, en caso de que detecte una posible colisión. La función ‘Chófer’ es la versión de Toyota del nivel de autonomía 4/5 SAE, en que todos los ocupantes del vehículo son pasajeros. Ambos enfoques se basan en el mismo conjunto de tecnologías de sensores y cámaras.

La plataforma incluye la posibilidad de que el sistema ‘Guardián’ detecte si el conductor está distraído o adormilado en determinadas situaciones y que entre acción si éste no reacciona en las curvas. En una situación así, el sistema primero emite un aviso y luego interviene en los frenos y la dirección para seguir de forma segura dentro de su carril. Los escenarios de prueba del modo ‘Chófer’ demuestran la capacidad del vehículo para conducir de forma autónoma en una ruta cerrada, sortear obstáculos de la vía y cambiar de carril de forma segura para esquivar un obstáculo en su ruta, con otro vehículo desplazándose a la misma velocidad en el carril de al lado.

Además de pruebas reales, el TRI recurre a la simulación para confirmar con seguridad y precisión hipótesis de diseño.

Avances en robótica e Inteligencia Artificial (AI)

Como parte de su labor de investigación en torno a robots de asistencia a humanos que puedan ayudar con las tareas domésticas, como por ejemplo alcanzando objetos, el TRI ha sido pionero en el desarrollo de nuevas herramientas que proporcionen a los robots del futuro una mayor destreza, equiparable a la humana, para poder sostener y manipular objetos sin dejarlos caer ni dañarlos.

El TRI también está aplicando la visión asistida por ordenador y la Inteligencia Artificial (AI) al desarrollo de robots, para que estos puedan detectar la presencia física de humanos y objetos, tomar nota de su ubicación y recoger objetos cuando los humanos se lo pidan. Los robots pueden detectar si se desplaza algún objeto y actualizar la ubicación del mismo en su base de datos, e incluso pueden detectar caras de personas conocidas y distinguir a unas personas de otras.

Los avances del TRI en el campo de la robótica han sido posibles gracias a su capacidad de aumentar el valor y la precisión de la simulación, para incrementar también las pruebas físicas. Puesto que resulta imposible probar físicamente el amplio abanico de situaciones en las que se pueden encontrar los robots en el mundo real, el instituto recurre a entornos simulados y los va adaptando constantemente con datos recogidos en pruebas reales, para una mayor precisión.

Por otra parte, el TRI trabaja en nuevos prototipos para aplicar la Inteligencia Artificial (AI) en el interior del habitáculo de los vehículos, para que los ocupantes se sienten más cómodos, seguros y satisfechos. Se ha creado un simulador que muestra un agente de Inteligencia Artificial (AI) que puede detectar la posición del conductor, incluida la cabeza, la dirección de la mirada e incluso las emociones, para prever necesidades o posibles problemas durante la conducción.

Así, por ejemplo, cuando el sistema detecta que el conductor está bebiendo y que la expresión de su cara parece indicar incomodidad, el agente plantea la hipótesis de que el conductor puede sentir calor, y a continuación ajusta la climatización o baja las ventanillas para mejorar su confort. Si el agente detecta somnolencia, puede emitir un aviso de voz sugiriendo al conductor que detenga el vehículo y descanse o dirigir el vehículo hasta la cafetería más cercana.