La industria automovilística ha hecho grandes avances en materia de autonomía, pero sobre todo, para entornos bien estructurados y altamente previsibles. En entornos complejos de relevancia militar, los vehículos robóticos no han demostrado una velocidad operacionalmente relevante y no son autónomamente fiables.
La industria automovilística ha hecho grandes avances en materia de autonomía, pero sobre todo, para entornos bien estructurados y altamente previsibles. En entornos complejos de relevancia militar, los vehículos robóticos no han demostrado una velocidad operacionalmente relevante y no son autónomamente fiables.Si bien existen plataformas de vehículos que pueden manejar terrenos difíciles, sus algoritmos y programas de autonomía a menudo no pueden procesar y responder a situaciones cambiantes, lo suficientemente bien como para mantener las velocidades necesarias y seguir el ritmo de los soldados en una misión.
El programa Robotic Autonomy in Complex Environments with Resiliency (RACER) de DARPA tiene como objetivo asegurarse de que los algoritmos no sean la parte limitante del sistema y que los vehículos de combate autónomos puedan alcanzar o superar las capacidades de conducción de los soldados.
En un plazo de cuatro años, RACER desarrollará nuevas tecnologías de algoritmos que maximicen al máximo el uso de los sensores y los límites mecánicos de los Vehículos Terrestres No Tripulados (UGV en inglés) y probará estos algoritmos en el campo en experimentos auspiciados por DARPA en todo el país, en una variedad de terrenos.
Con este fin, DARPA proporcionará plataformas avanzadas de UGV que los equipos de investigación emplearán para desarrollar capacidades de software autónomo mediante ciclos repetidos de simulaciones y pruebas en paisajes no estructurados fuera de la carretera.
«Para lograr los objetivos del RACER de aumentar la velocidad y la resiliencia, necesitamos adoptar enfoques de aprendizaje que sintonicen automáticamente los parámetros del sistema en tiempo real», dijo Stuart Young, director del programa que dirige el proyecto RACER. «El software exitoso extraerá características de los datos de los sensores y usará esa información para tomar decisiones de conducción en el momento.»
Entre los objetivos del programa RACER se incluyen no sólo algoritmos de autonomía, sino también la creación de entornos de simulación que apoyarán el rápido avance de las capacidades de auto-conducción para futuros UGVs.
Fte. DARPA
Sé el primero en comentar