La conducción automatizada es un reto complejo, en el que la definición de una arquitectura de control es fundamental para el desarrollo de soluciones avanzadas que permitan progresar en este sentido. Dentro de la arquitectura marco que se ha definido en el proyecto AutoEv@l, en anteriores noticias se han descrito varios bloques fundamentales. Los bloques de percepción, localización y comunicaciones permiten al vehículo automatizado saber más de su entorno, y los agentes que le rodean. El bloque de decisión, por otro lado, permite determinar la maniobra a realizar, y y/o la trayectoria óptima a llevar a cabo.
Sin embargo, para poder ejecutar dicha maniobra, en base a los datos del vehículo y su entorno, es necesario desarrollar la algoritmia asociada al bloque de control. En este bloque podemos encontrar diferentes tipos de controladores, que evaluarán parámetros como la distancia entre vehículos, el error de seguimiento de trayectoria, las variables dinámicas del vehículo o las condiciones del entorno para que la maniobra escogida se ejecute adecuadamente.
Los algoritmos de control han de garantizar principalmente la seguridad del vehículo y sus ocupantes, pero sin olvidar el confort de los transportados. Estas dos especificaciones podrían incluso contradecirse, ya que en una situación de alta peligrosidad puede ser necesario actuar rápidamente (por ejemplo, un frenazo para evitar una colisión), y por tanto, no ser una maniobra confortable para los ocupantes. Sin embargo, existen otras muchas situaciones igualmente seguras pero muy diferentes en cuanto a la confortabilidad se refiere.
En la UPV/EHU se dispone de un amplio know-how en el ámbito de controladores avanzados que permiten combinar diferentes objetivos, incluso aquellos aparentemente contradictorios. En el marco del proyecto AutoEv@l, las investigadoras e investigadores de la UPV/EHU colaboran activamente con el consorcio para adecuar estos algoritmos a los diferentes casos de estudio propuestos.
Una de las propuestas definidas en este ámbito es el uso de Controladores Predictivos Basados en Modelo, que utilizan un modelo simplificado del vehículo automatizado para predecir su comportamiento futuro, y actuar en consecuencia. La definición de estos algoritmos, basada en la optimización, permite incorporar términos asociados al confort, la seguridad e incluso la eficiencia energética. Esto, combinado con novedosos algoritmos que permiten distribuir de forma dinámica las prioridades del control, permiten poder adaptar el controlador a diferentes situaciones, dando más peso a la seguridad cuando se detecta una situación de peligro (como un coche parado en la carretera), o dando más peso al confort en condiciones nominales (por ejemplo, un adelantamiento).
Adicionalmente, con el fin de poder determinar qué acciones de control marcan una conducción confortable, en el marco de AutoEv@l, la UPV/EHU, en colaboración con el Automotive Intelligent Center, analiza además el efecto del estilo de conducción sobre los pasajeros, tal y como se ha detallado en noticias anteriores. Esta información es una fuente de información vital para poder sintonizar adecuadamente los controladores, y avanzar hacia la generalización de la conducción automatizada en nuestra sociedad.
