MIT dio detalles del experimento sobre la interacción de personas con vehículos no tripulados

Mapa de movimientos de vehículos que participan en el estudio, en el territorio de Nueva Inglaterra
Fridman et al. / MIT

El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desde principios de 2016 está llevando a cabo un gran experimento para recopilar datos sobre la interacción de los conductores con los sistemas de control parcialmente automáticos en los automóviles. Los autores del experimento revelaron por primera vez los detalles del estudio, su metodología y estadísticas provisionales, informa Wired.

En 2015, MIT junto con varias compañías, así como fabricantes de automóviles, fundaron el consorcio Advanced Vehicle Technology, cuyo objetivo es explorar la interacción de las personas con las nuevas tecnologías en los automóviles, incluidos los sistemas de asistencia al conductor y los pilotos automáticos. Ahora, los investigadores dirigidos por Lex Fridman y Bryan Reimer, del MIT, revelaron detalles sobre el estudio, que comenzó en enero de 2016.

Para obtener datos cercanos al uso real de automóviles, los investigadores decidieron recolectar datos de cada conductor durante períodos de tiempo promedio (meses) y largos (años o más) y sin restricciones severas. De este modo, los conductores usaban los autos para sus viajes diarios y no viajaban en ellos en rutas estrictamente especificadas.

Para recopilar datos, los investigadores instalaron cámaras en el automóvil dirigidas a la cara del conductor, a toda la cabina del conductor, a la carretera y, en algunos casos, al tablero. Además, los investigadores recogieron datos del CAN-bus del automóvil, el giroestabilizador y el receptor GPS usando una computadora especialmente instalada en cada automóvil.

Coches que participan o participaron en el experimento, así como estadísticas de investigación
Fridman et al. / MIT

En el estudio participaron 78 conductores y 25 automóviles. Durante el experimento, los autos recorrieron casi 450 mil kilómetros, y las cámaras instaladas grabaron aproximadamente tres mil quinientos millones de cuadros. Dado que esta cantidad de datos es difícil de procesar de forma manual, los investigadores decidieron utilizar Deep Machine Learning. Con su ayuda se puede obtener de forma automática a partir de datos "en bruto", los datos de estado del conductor, su postura, el estado del vehículo y el medio ambiente.

Los períodos exactos del estudio se desconocen. Los investigadores creen que los datos acumulados durante el mismo ayudarán a los fabricantes de automóviles, total o parcialmente autónomos, a comprender mejor la actitud de las personas hacia ciertos aspectos de su uso.

Grigory Kopiev

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