Qué hay nuevo: La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) ha otorgado a Intel Federal LLC con el apoyo de Intel Labs y sus colaboradores, el Centro de Visión por Computadora de Barcelona, España, y la Universidad de Texas en Austin, la oportunidad de desarrollar soluciones avanzadas de simulación para vehículos terrestres autónomos todoterreno. El programa de Autonomía Robótica en Entornos Complejos con Resiliencia – Simulación (RACER-Sim) tiene como objetivo crear la próxima generación de plataformas de simulación todoterreno para reducir significativamente el costo de desarrollo y cerrar la brecha entre la simulación y el mundo real.
"Intel Labs ya ha progresado en el avance de la simulación de vehículos autónomos a través de varios proyectos, incluido el simulador CARLA, y estamos orgullosos de participar en RACER-Sim para continuar contribuyendo a la próxima frontera de la robótica todoterreno y los vehículos autónomos. Reunimos a un equipo de expertos de renombre del Computer Vision Center y UT Austin con el objetivo de crear una plataforma versátil y abierta para acelerar el progreso en robots terrestres todoterreno para todo tipo de entornos y condiciones".
Por qué es importante: En el contexto de la conducción autónoma, la brecha entre el despliegue en carretera y fuera de ella sigue siendo muy significativa. Hoy en día existen muchos entornos de simulación, pero pocos están optimizados para el desarrollo de la autonomía todoterreno a escala y velocidad. Además, las demostraciones del mundo real continúan sirviendo como el método principal para verificar el rendimiento del sistema.
Los vehículos autónomos todoterreno deben hacer frente a desafíos sustanciales, incluida la falta de redes de carreteras y terrenos extremos con rocas y todo tipo de vegetación, entre muchos otros. Tales condiciones extremas hacen que el desarrollo y las pruebas sean costosos y lentos. El programa RACER-Sim tiene como objetivo resolver este problema proporcionando tecnologías de simulación avanzadas para desarrollar y probar soluciones, reduciendo el tiempo de implementación y la validación de sistemas autónomos impulsados por IA.
Intel Labs trabajará con los colaboradores de RACER para acelerar el proceso de investigación y desarrollo mediante la implementación de nuevos algoritmos para validar el rendimiento del robot en simulación, ahorrando tiempo y recursos de manera significativa. Esto incluye el desarrollo de nuevas técnicas simulación a realidad, el concepto de entrenar al robot en simulación para adquirir habilidades y luego transferir estas habilidades a un sistema robótico real correspondiente. (Crédito: Intel Corporation)
El programa RACER-Sim tiene como objetivo crear la próxima generación de plataformas de simulación todoterreno para reducir significativamente el costo de desarrollo y cerrar la brecha entre la simulación y el mundo real. La plataforma de simulación de Intel Labs permitirá la personalización de mapas en el futuro, incluida la creación de nuevos entornos masivos que cubren más de 100,000 millas cuadradas, escalas nunca antes vistas, con solo unos pocos clics. (Crédito: Intel Corporation)
Los vehículos autónomos todoterreno deben hacer frente a desafíos sustanciales, incluida la falta de redes de carreteras y terrenos extremos. Tales condiciones extremas hacen que el desarrollo y las pruebas sean costosos y lentos. El programa RACER-Sim proporciona tecnologías de simulación avanzadas para desarrollar y probar soluciones, reduciendo el tiempo de implementación y la validación de sistemas autónomos impulsados por IA. (Crédito: Intel Corporation)
Cómo funciona: RACER-Sim incluye dos fases a lo largo de 48 meses con el objetivo de acelerar todo el proceso de investigación y desarrollo para el diseño de vehículos terrestres autónomos todoterreno. En la primera fase, el enfoque de Intel es crear nuevas plataformas de simulación y herramientas de generación de mapas que imiten entornos todoterreno complejos con la mayor precisión (por ejemplo, física, modelado de sensores, complejidad del terreno, etc.), a escalas nunca antes vistas. La creación de entornos de simulación a escala es un proceso que tradicionalmente requiere recursos significativos y es uno de los mayores desafíos en los flujos de trabajo de simulación. La plataforma de simulación de Intel Labs permitirá la personalización de mapas en el futuro, incluida la creación de nuevos entornos masivos que cubren más de 100,000 millas cuadradas con solo unos pocos clics.
Durante la segunda fase, Intel Labs trabajará con los colaboradores de RACER para acelerar el proceso de investigación y desarrollo mediante la implementación de nuevos algoritmos sin el uso de un robot físico. Luego, los equipos validarán el rendimiento del robot en simulación, ahorrando tiempo y recursos significativos. La segunda fase también incluirá el desarrollo de nuevas técnicas sim2real, el concepto de entrenar al robot en simulación para adquirir habilidades y luego transferir estas habilidades a un sistema robótico real correspondiente, lo que permitirá el entrenamiento de vehículos terrestres autónomos todoterreno directamente en simulación.
Intel espera que estas nuevas herramientas de simulación mejoren significativamente el desarrollo de sistemas autónomos utilizando pruebas virtuales, lo que reduce los riesgos, costos y retrasos asociados con los protocolos tradicionales de prueba y verificación. En el futuro, la plataforma de simulación irá más allá de la validación para crear modelos de IA listos para su implementación en el mundo real.
Más contexto: Intel Labs (Kit de prensa)