Muy pronto, los vehículos autónomos dejarán de cometer errores incluso en carreteras difíciles y resbaladizas.

Una tecnología mejorada para evaluar el estado de los vehículos eléctricos en tiempo real fue presentada por desarrolladores surcoreanos. La creó el equipo del profesor Kan Hyon Nam del Instituto de Ciencia y Tecnología Daegu-Gyeongbuk y promete mejorar la precisión en la gestión del tráfico y la seguridad de la conducción autónoma. En el proyecto también trabajaron especialistas de universidades de Shanghái y Tokio. El desarrollo ya ha sido publicado en la revista IEEE Transactions on Industrial Electronics.
La característica clave de la tecnología es la determinación precisa de los parámetros de movimiento del vehículo eléctrico, incluidos los ángulos de deslizamiento lateral, que son especialmente importantes en maniobras en curvas o en superficies resbaladizas. Debido a las dificultades para medir directamente esos indicadores, los fabricantes de automóviles se han apoyado en modelos físicos o estimaciones indirectas. Sin embargo, esos métodos a menudo se enfrentan a baja precisión e inestabilidad cuando cambian las condiciones de circulación.
El nuevo sistema utiliza un enfoque híbrido que combina un modelo físico del comportamiento de los neumáticos y aprendizaje automático. En particular, se aplicó un algoritmo de filtrado no lineal mediante el método de Kalman en combinación con un modelo de regresión basado en procesos gaussianos. Esto permitió lograr tanto una alta adaptabilidad como fiabilidad en el análisis de datos.
Durante las pruebas en vehículos eléctricos reales, la tecnología mostró una precisión estable a distintas velocidades, tipos de pavimento y ángulos de giro. El desarrollo permite la lectura rápida de parámetros críticos, lo que es decisivo para la estabilidad del movimiento, la eficiencia energética y la seguridad del piloto automático.
El nuevo enfoque ya se considera un avance significativo en el campo de la gestión de vehículos mediante inteligencia artificial. La investigación sienta una base sólida para su posterior aplicación en condiciones industriales y la colaboración con los principales fabricantes de automóviles mundiales.