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Ingeniería
Hacia los Vehículos Robóticos Capaces de Moverse
Como Si Un Humano los Pilotase
19 de Mayo de 2008.
Jonathan
Sprinkle quiere construir vehículos robóticos que pasen el Test de
Turing. La prueba, propuesta por Alan Turing en 1950, exige que el
comportamiento de un robot sea tan parecido al de un Ser Humano que un
observador no pueda decir si está tratando con un robot o una persona.
Menéame
Un sistema de control, diseñado por Sprinkle, profesor en la Universidad
de Arizona, y J. Mikael Eklund (de la Universidad de Ontario), para un
simulador de vuelo a reacción T-33, ya pasó el Test de Turing. Un piloto
veterano de F-15 que voló contra el T-33 en una prueba en la Base
Edwards de la Fuerza Aérea Estadounidense dijo que el otro piloto
parecía un recién graduado de la escuela de vuelo.
Después de su éxito con sistemas de vuelo, Sprinkle ha orientado su
experiencia acumulada sobre control robótico hacia la aplicación de
tales sistemas en automóviles inteligentes que se conducen ellos mismos.
A Sprinkle le gustaría que la comunidad científica del sector de la
ingeniería diera un paso colectivo hacia un nuevo enfoque de diseño:
desarrollar un sistema que no sea específico de un grupo de
investigadores o de un único vehículo prototipo. Según él, la mejor
forma de hacer esto es trabajar de manera detallada en cada componente
del sistema.
Trabajando de este modo, se logrará un enfoque integral del sistema, y
se evitarán situaciones como la de que un automóvil robot sea casi
irrepetible si no lo construye el mismo equipo exacto de personas.
Gran parte de esta nueva investigación está siendo realizada mediante
simulaciones computerizadas en el laboratorio de Sprinkle. A pesar de
que las pruebas físicas sobre el terreno son una parte importante del
desarrollo de vehículos, Sprinkle considera que con simulaciones se
puede alcanzar en una primera fase progresos mucho más rápidos debido a
que no se requiere de un automóvil costoso ni de miles de horas de
trabajo con el hardware.
Buena parte de la investigación de Sprinkle se basa en técnicas que
involucran la combinación de modelos de varios comportamientos (como el
tendente a esquivar obstáculos) con datos del mundo real para calcular
maniobras futuras (frenado, cambio de dirección o aceleración, por
ejemplo).
El resultado es un sistema de control que prevé lo que ocurrirá
posteriormente y hace planes para futuros escenarios, en vez de conducir
tan sólo reaccionando a las situaciones del momento.
Una forma de mejorar más estas técnicas sería registrar las acciones de
un conductor humano y superponer el estilo de conducción de este último
con el del sistema robótico. Eso haría que se percibiera como conducido
por un humano. Y el automóvil robótico estaría un paso más cerca de
pasar el Test de Turing.
Información adicional en:
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