Los fabricantes de automóviles están replanteando el calendario de los automóviles totalmente autónomos – DesignNews

La noción in style de un automóvil autónomo para ir a cualquier parte, para ir a cualquier hora, para dormir en la espalda se desmoronó un poco en las últimas semanas, ya que los fabricantes de automóviles admitieron que el desarrollo de la tecnología de auto conducción completa es más difícil que

Las preguntas sobre el futuro de la tecnología llegaron a la opinión pública en abril, cuando el CEO de Ford Motor Co., Jim Hackett, reconoció lo que ya se había vuelto dolorosamente obvio para gran parte de la comunidad de ingenieros. "Hemos sobreestimado la llegada de vehículos autónomos", dijo Hackett, según numerosos medios de comunicación. "Sus aplicaciones serán limitadas, lo que llamamos geo-cercado, porque el problema es muy complejo".

La admisión fue una sorpresa para muchos en el público y en los medios de comunicación, esencialmente porque se enfrentó a una creemos que los nuevos vehículos autónomos brillantes pronto aterrizarían en los concesionarios.

Sin embargo, Hackett no fue el primero en hacer tal concesión. La industria automotriz había estado dispersando pistas en ese sentido durante meses antes de la declaración de Ford. En noviembre de 2018, por ejemplo, John Krafcik, director ejecutivo de la unidad de auto-conducción de Google, Waymo, había sido incluso más directo que Hackett. "Es muy, muy difícil", dijo Krafcik durante una conferencia tecnológica transmitida en vivo. "No sabes lo que no sabes hasta que realmente estás ahí y tratas de hacer cosas".

Los ingenieros de Waymo encuentran que la autonomía whole es "muy, muy difícil". (Fuente de la imagen: Waymo)

Krafcik continuó diciendo que la industria automotriz nunca podría producir un automóvil capaz de conducir en cualquier momento del año, en cualquier clima, bajo cualquier condición. "La autonomía siempre tendrá algunas limitaciones", agregó.

Los comentarios de Krafcik y Hackett reforzaron lo que muchos analistas de la industria habían estado diciendo durante más de dos años. "Estoy de acuerdo con el comentario de John Krafcik", señaló el analista principal de Sam Abuelsamid para Navigant Analysis, que publica una extensa evaluación anual sobre el estado de los vehículos automatizados. "No hay garantía de que alguna vez tengamos vehículos automatizados en el futuro previsible que sean capaces de operar en cualquier lugar, todo el tiempo".

Dilema del nivel 5

Tales declaraciones, por supuesto, contrastan fuertemente Con declaraciones anteriores. Hace solo tres años, muchos fabricantes de equipos originales, impulsados ​​por los avances en la tecnología robótica, previeron audazmente un día en un futuro no muy lejano en el que los conductores serían considerados un componente redundante. Ford, por ejemplo, predijo que sucedería en 2021. "No habrá volante", dijo el ex director common Mark Fields en 2016. "No va a haber un acelerador". No va a haber un pedal de freno y, por supuesto, no se requerirá un conductor ".

Tampoco fue Ford solo. Honda había discutido públicamente sobre tener autos sin conductor en las calles de Tokio a tiempo para los Juegos Olímpicos de verano de 2020. Volvo, Hyundai, Daimler, Tesla, Fiat Chrysler, Renault-Nissan y otros buscaban fechas que iban desde 2018 hasta 2025. Algunos hablaban de capacidades limitadas: la conducción en carretera primero, por ejemplo, y luego la capacidad urbana. Pero el mensaje period esencialmente el mismo: el futuro estaba en nuestra puerta.

En 2016, Ford pronosticó audazmente que tendría vehículos sin volantes, pedales de gasoline o pedales de freno en 2021. (Fuente de la imagen: Ford Motor Co.)

Para estar seguro, el mensaje no es muy diferente hoy. Un futuro autónomo todavía está ahí fuera. Pero la retórica se está atenuando. La mayoría de los OEM ahora son más directos sobre el hecho de que la autonomía será una sucesión de pasos pequeños y graduados. En primer lugar, habrá un frenado automático de emergencia en todos los ámbitos. Luego, entrega de paquetes robóticos y robo-taxis en áreas geo-cercadas. Los conductores se sentarán inicialmente con las manos cerca del volante, luego se alejarán. La alta automatización, llamada conducción SAE Nivel four, llegará a los lugares prescritos. Pero ahora se reconoce que el Santo Grial de la autonomía – SAE completo Nivel 5 ir a cualquier lugar, ir en cualquier momento conduciendo – es más complejo.

Las razones de la complejidad son muchas. Primero, hay clima. Los expertos de la industria dicen que no es una coincidencia que los programas de pruebas autónomas más destacados se encuentren en California, Arizona y Nevada, en lugar de Maine o Minnesota.

"La nieve es difícil por una variedad de razones", dijo a Design Information Stewart Sellars, gerente common de LiDar Group para Analog Units, Inc. “La mayoría de los sensores que utilizamos en autonomía se basan en la línea de visión. Estás usando cámaras, LiDar o radar, y la nieve es básicamente una oclusión. Bloquea la capacidad de esos sensores para recuperar su señal ".

Y no es solo una cuestión de copos de nieve revoloteando en el aire, bloqueando la señal de retorno. La nieve también tiende a acumularse en las carreteras y en las medianas, obstruyendo las marcas de las carreteras que son tan importantes para el mantenimiento autónomo.

Además, no es solo nieve. Diferentes geografías presentan una variedad de desafíos climáticos. "Si vas al Noreste, y tienes hielo, fuertes lluvias y granizo, hay un problema muy diferente que resolver", dijo Sellars. "Entonces, sí, podría llevar más tiempo de lo que quizás la gente esperaba".

The Problem Problem

Quizás el mayor obstáculo técnico, sin embargo, es convertir la comprensión humana en inteligencia robótica. La inteligencia que permite a los seres humanos conducir un automóvil se da por descontada, y su replicación está demostrando ser una tarea más importante que la que los ingenieros previeron.

"Si lo piensas, cuando conduces en la carretera, "Estamos lidiando con cientos de casos de uso por cada milla que recorres", dijo Sellars. "Estás viendo cosas y sabes intuitivamente cómo responder".

Y aunque esos "casos de uso" pueden parecer simples para los conductores humanos, no son tan simples para las máquinas. Por ejemplo, cuando un pedazo de cartón se desplaza a través de una carretera a 200 metros de distancia, los conductores humanos determinan rápidamente si deben correr sobre ella o girar a su alrededor. No es así para una máquina. ¿Es una pieza de steel? ¿Es pesado o ligero? ¿Una máquina incluso "sabe" que una gran parte de steel no sopla a través de la carretera? Es un problema más difícil.

La mayoría de estos problemas deben tratarse a través de pruebas, ya sea conduciendo millas físicas o realizando simulaciones de software program. Ambos enfoques tienen su lugar, en gran parte porque las simulaciones de software program no pueden prever todas las eventualidades. Cuando un automóvil llega a una parada en cuatro direcciones al mismo tiempo que otro vehículo, por ejemplo, es un dilema para una máquina. Los conductores humanos tienden a asentir o hacer contacto visible, pero los microcontroladores no pueden hacer eso. Algunos desarrolladores de vehículos ahora están enseñando a los vehículos a avanzar lentamente mientras monitorean el otro vehículo en busca de un consentimiento implícito, pero tales situaciones no son simples, y por lo common no se pueden simular hoy.

Los fabricantes de productos de simulación están trabajando en eso, y con éxito Ampliando la cantidad de prueba que se puede realizar en el software program. Hoy en día, hay esencialmente dos formas de simular, dicen los expertos: primero, grabando eventos del mundo actual y reproduciéndolos en el software program y, segundo, mejorando esas reproducciones para incluir situaciones que no se habían registrado.

La vista es que necesita las dos ", señaló Wensi Jin, gerente de la industria automotriz de MathWorks, que fabrica un producto de software program llamado Automated Driving Toolbox. "La imaginación humana es limitada y siempre habrá casos del mundo actual que no puedes imaginar. Por lo tanto, debe poder tomar una cierta cantidad de datos de la reproducción y replicarla en un entorno de simulación, para que pueda hacer estudios de "qué pasaría si".

Tanto para los proveedores como para los OEM, estos procedimientos representan un mundo nuevo y valiente. de prueba y validación. Los proveedores dicen que el proceso es una desviación de todos los procedimientos de prueba utilizados antes de la llegada del automóvil autónomo. Para el automóvil autónomo, dicen, ya no es suficiente proporcionar una parte que cumpla con las especificaciones prescritas. Los proveedores ahora tienen que ayudar a sus clientes OEM a comprender los sensores y el desarrollo de algoritmos, todo en el contexto de los casos de uso, en lugar de simples especificaciones.

"No es como si solo se estuviera suministrando un sensor de bolsa de aire que tiene que cumplir con una especificación". Sellars dijo. “Con un automóvil autónomo en un entorno sin restricciones, debe pensar en todos los casos de uso. Ese es el mayor desafío, y solo se puede resolver con grandes cantidades de pruebas ".

De hecho, se requieren innumerables horas de pruebas. Una gran parte de eso se debe al hecho de que los ingenieros "no saben lo que no saben", como ha dicho Krafcik de Waymo. Necesitan más horas de prueba, esencialmente para tener en cuenta los casos de uso que no pueden imaginar. Como resultado, la mayoría de los expertos estiman que el número de millas de prueba debe medirse en miles de millones. Toyota, por ejemplo, ha declarado públicamente que necesita eight.eight mil millones de millas de prueba para el despliegue seguro de vehículos de conducción automática.

Sin importar cuál sea la cifra, prácticamente todos están de acuerdo en que una gran cantidad de pruebas físicas es todavía inevitable. "Hay ciertas situaciones que no podemos simular porque involucran el comportamiento humano", dijo Sellars. "Por lo tanto, la cantidad de millas físicas tendrá que ser una gran parte de esto".

Automakers Go Stealthy

Para los fabricantes de autos, el gran problema en todo esto es el dinero. Los fabricantes están gastando grandes cantidades de dinero en efectivo en sus programas de desarrollo autónomo, y buscan constantemente a los inversores para recaudar más. GM Cruise LLC, por ejemplo, anunció recientemente una inversión de capital de $ 1.15 mil millones de un grupo de inversionistas institucionales. La nueva financiación elevó la valuación de la compañía a $ 19 mil millones, aproximadamente un tercio del valor whole de Common Motors Corp. Cruise planea usar el dinero para duplicar su fuerza laboral y triplicar su espacio de oficinas en San Francisco.

En 2016 , Common Motors invirtió aproximadamente $ 600 millones en la experiencia en robótica de Cruise Automation. (Fuente de la imagen: Common Motors)

Sin embargo, estas cifras no se limitan a GM. La mayor parte de la industria se quema a través de efectivo. Ford, por ejemplo, invirtió $ 1 mil millones en Argo AI; Toyota puso $ 1 mil millones en el Instituto de Investigación Toyota; GM invirtió $ 500 millones en Lyft, Inc .; Volvo realizó una empresa conjunta de $ 300 millones con Uber Applied sciences Inc., y se cube que Intel gastó $ 15,three mil millones para adquirir Mobileye.

Los fabricantes de automóviles dicen que es diferente a todo lo que han visto antes. "Es lo más intensivo en ingeniería que se haya intentado", dijo un ejecutivo automotriz en una discusión extraoficial con Design Information. "Y necesitas muchos de los mejores ingenieros del mundo para hacerlo. No estoy hablando de decenas o cientos de ingenieros. Está en los miles. Estamos hablando de miles de millones de dólares ".

Es por eso que algunas compañías ahora se están alejando de las proyecciones a corto plazo, dijo el ejecutivo. Están viendo la cantidad de pruebas necesarias, los requisitos de ingeniería y el costo, y se preguntan cuánto tiempo llevará esto.

"La industria automotriz se está asustando, como cuando practicas algo y luego tienes que subir al escenario y realmente hacerlo ", señaló Mike Ramsey, director sénior y analista automotriz de Gartner, Inc." Y luego, de repente, te das cuenta: "Tal vez no esté tan preparado como pensaba que estaba". 19659002] Sin embargo, para estar seguro, no todos los fabricantes de automóviles están retrasando el calendario. El CEO de Tesla Inc., Elon Musk, ha mantenido su creencia de que su compañía tendrá plena autonomía en 2020. "Creo que cuando creemos que es seguro para alguien esencialmente quedarse dormido y despertarse en el destino, probablemente hacia fines del próximo año. ", Dijo en un podcast de febrero. Más recientemente, se dobló en esa declaración, diciendo que planea tener más de un millón de robo-taxis en la carretera en 2020. La clave, dijo, es el hecho de que Tesla puede probar más efectivamente su tecnología de conducción autónoma porque se acumula. "100 veces más millas por día que todos los demás".

En privado, la mayoría de los ingenieros de la industria dudan de las afirmaciones de Musk. Pero están diciendo poco, prefiriendo en cambio permanecer en modo oculto. Algunos insinúan una llegada de nivel 5 a finales de 2020 o principios de 2030. Pero, en common, los fabricantes de automóviles dicen que ya no están en el negocio de la predicción.

"Sabíamos desde el principio que period difícil", nos dijo un ingeniero. "Eso es todo lo que estamos diciendo".

Sin embargo, prácticamente todos los fabricantes de automóviles y proveedores están avanzando a toda velocidad. "Es inevitable", nos dijo Sellars. "Va a suceder. La única pregunta es cuánto tiempo pasará antes de que podamos entrar en un concesionario y comprar un automóvil de Nivel 5 ".

El editor técnico principal, Chuck Murray, ha estado escribiendo sobre tecnología durante 35 años. Se unió a Design Information en 1987, y ha cubierto electrónica, automatización, energía fluida y auto.

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