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Ernst Dickmanns, el desconocido padre alemán de los coches inteligentes

Ernst Dickmanns logró dotar del sentido de la vista a los vehículos hace 30 años, y lo hizo sin necesidad de GPS ni radar, solo con cámaras. Toda una hazaña teniendo en cuenta la capacidad de los procesadores de aquella época. Ya jubilado, recuerda cómo consiguió que el Viejo Continente plantara cara a los coches autónomos estadounidenses y japoneses en la carrera por mejorar la seguridad dejando las decisiones en manos de la inteligencia artificial.

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VaMoRs, la furgoneta robótica de Ernst Dickmanns, era capaz de detectar las líneas de la carretera en los años 80

La furgoneta robótica de Ernst Dickmanns era capaz de detectar las líneas de la carretera en los años 80

Los ancianos comenzaron a cruzar el continente en sus propios coches. La gente joven encontraba los coches sin conductor excelentes para los arrumacos. Los invidentes se sintieron seguros. Los padres descubrieron que podían enviar a sus hijos de forma más segura al colegio que con sus antiguos coches con chófer.

El escritor de ciencia ficción David H. Keller describía ya en 1935 el futuro de los coches sin conductor. Ochenta años más tarde de expresar aquel deseo, y si todo marcha según las optimistas previsiones de Google, todos podremos disfrutar mientras viajamos sin conducir a bordo de sus vehículos autónomos en tan solo un lustro. Mercedes, Nissan o Renault también han marcado el 2020 como el año de lanzamiento de sus coches inteligentes.

Aunque el alemán Sebastian Thrun, profesor de la Universidad de Stanford, sea uno de los líderes del tan comentado proyecto de coche sin conductor del gigante de Mountain View, en realidad otro compatriota ya había dotado del sentido de la vista a los vehículos años atrás, aunque con un sistema diferente. El investigador Ernst Dickmanns consiguió que una furgoneta Mercedes supiera conducir por sí misma en los 80.  

DE SOSTENER UNA BARRA EN EQUILIBRIO A CONDUCIR A MÁS DE 100 KILÓMETROS POR HORA

Tras estudiar ingeniería aeroespacial y aeronáutica en Alemania, disfrutar de una beca de investigación de la NASA en Princeton y trabajar en la industria aeroespacial, Dickmanns se dedicó a la investigación en la Universidad Bundeswehr de Múnich. Combinó sus conocimientos de inteligencia artificial con los primeros microprocesadores Intel, que comenzaban a comercializarse en los 70, para dar forma a la idea que le rondaba la cabeza: dotar de visión a los cuerpos en movimiento.

Consiguió su primer gran avance en 1982, cuando logró que un pequeño vehículo eléctrico se moviera por sí mismo a derecha e izquierda, manteniendo una barra en posición vertical. Dickmanns había desarrollado un algoritmo que permitía que una cámara, grabando la escena, pudiera predecir los movimientos que el coche debía realizar para convertirse en un equilibrista, una hazaña nada fácil teniendo en cuenta la capacidad de los microprocesadores que utilizó, de 8 bits.

"Desde hace 25 años hasta mi jubilación he visto cómo la potencia de cálculo de los ordenadores se ha multiplicado por un millón. En ese momento, el tiempo para evaluar una imagen era de varios minutos", explica a  HojaDeRouter.com el pionero Dickmanns, que desarrolló un sistema alternativo para evitar este problema. "En 1982 nos dimos cuenta de que el enfoque que nosotros habíamos desarrollado era suficientemente bueno para llevarlo al mundo real", prosigue. Así que este investigador decidió dar el salto a los vehículos del día a día.

Daimler-Benz se interesó por sus ideas y en 1986, cuando la compañía cumplía un siglo fabricando vehículos, decidió encargar a Dickmanns que una de sus furgonetas fuera capaz de conducir de forma autónoma gracias al sistema de visión dinámica que había desarrollado. Lo hizo en el marco del programa europeo Eureka Prometheus, por el que los grandes fabricantes de coches europeos aportaron 749 millones de euros para competir con las investigaciones en automoción de otros países.

Dickmanns apodó a su furgoneta robótica VaMoRs. Con ayuda de una cámara, sensores, y un sistema que ocupaba buena parte de la parte trasera, era capaz de controlar el acelerador, los frenos y el volante para que el robótico vehículo discurriese por la carretera sin invadir el arcén. Eso sí, dos operadores tenían que supervisar el funcionamiento de su complejo sistema.  

El 'software' que había desarrollado era capaz de detectar los bordes (las líneas de la carretera) en tiempo real gracias a la evaluación de las imágenes que tomaba la cámara: tan solo se analizaban ciertas zonas de la imagen, y solo determinados fotogramas de una secuencia, para lograr modelar el comportamiento del vehículo y conseguir que siguiera su camino. En 1987, la furgoneta ya era capaz de desplazarse a 96 kilómetros por hora a lo largo de 20 kilómetros.

"El enfoque que desarrollamos era el único capaz de estimar también la distancia con otros vehículos por visión monocular, es decir, con una sola cámara. Mientras los avances en el mundo confiaban en el LIDAR para detectar las distancias [una tecnología que funciona gracias a un haz de luz láser], nosotros mostramos, y este es el gran avance, que lo podíamos hacer todo tal y como como lo hacemos los humanos", nos cuenta este investigador. 

En Japón y Estados Unidos se barajaban esos otros sistemas en la carrera por poner en marcha los primeros coches autónomos. La Universidad Carnegie Mellon desarrollaba su Navlab, un vehículo dotado de un radar que alcanzaba unas velocidades inferiores al sistema de Dickmanns: a finales de los 80, el Navlab, que contaba con el apoyo de DARPA, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados del Departamento de Defensa de EE.UU., discurría a 30 kilómetros por hora.

"Tuvimos mucho éxito. Éramos los primeros que teníamos un sistema poderoso en todo el mundo, mejor que el de los americanos y mejor que el de los japoneses", nos cuenta Dickmanns. "Hacíamos una predicción de una misma característica, y este era un enfoque completamente distinto al del resto la comunidad informática: nosotros nos fijábamos en la representación de objetos en el mundo real, no en las características de la imagen".

EL COCHE CAPAZ DE VER A SUS CÓNGENERES

A sus 79 años, Dickmanns recuerda con precisión cada logro que consiguió en el desarrollo de su sistema de visión dinámica. En 1989, su furgoneta era capaz incluso de reconocer obstáculos estáticos, como un cubo de basura, y detenerse ante ellos. Poco después, era también capaz de reconocer a sus cóngeneres moviéndose. Cada vez más investigadores trabajaban en su sistema: comenzaron siendo dos, y en los 90 ya era una veintena.

Su VaMoRs consiguió el permiso del ejército para circular por cualquier carretera alemana en 1992, eso sí, siempre con un conductor que controlara la situación. "El primer cuarto de hora, el nuevo conductor tenía que estar muy atento, se encontraba incluso ansioso. Pero cuando notaba que el sistema autónomo iba casi igual que cuando él lo conducía, la tensión se reducía y él se empezaba a sentir mejor y mejor, feliz de que su diseño funcionara correctamente", rememora Dickmanns.  

El Mercedes autónomo de Dickmanns en los 90

El Mercedes autónomo de Dickmanns en los 90

 

En 1994, cuando su sistema cabía ya en un maletero, decidió enfrentarse al resto de los sedanes autónomos. Dos Mercedes Clase S se pasearon por París a una velocidad de 130 kilómetros por hora en una de las primeras exhibiciones públicas de estos robots sobre ruedas. Cuatro cámaras servían como visión trasera y delantera, logrando que estos coches reconocieran a otros doce automóviles al mismo tiempo en una autopista de tres carriles, y se decidieran incluso a cambiar de carril si era necesario.

"¡Nuestra demo en Paris se basaba en solo en la visión, sin radares, láseres, mapas de alta precisión ni GPS!", exclama este experto en inteligencia artificial. A diferencia de los coches de Google, que basan su funcionamiento en ese famoso y caro Velodyne - un sistema LIDAR que gira 360 grados creando un mapa 3D - y en un 'software' que recoge los mapas de alta precisión, el sistema de Dickmanns lograba que los coches reconocieran el entorno solo con cámaras. Lo que no lograron sus avances es que el automóvil fuera capaz de reconocer todos los elementos de ese entorno. 

" No necesitas mapas de alta precisión cuando conduces un coche, así que puedes hacerlo adecuadamente con un sistema que no lo necesite. Nuestro sistema es suficientemente bueno como para reconocer todo alrededor de la carretera", defiende el alemán. En 1995, sus coches viajaron de Munich a Dinamarca, a 180 kilómetros por hora, efectuando 400 cambios de carril a lo largo de 1.768 kilómetros.

Por aquel entonces, investigadores de la Carnegie Mellon ya habían conseguido que su Navlab realizara un viaje de 4.500 kilómetros con la ayuda de giróscopos, cámaras y un receptor GPS. Aunque Dickmanns continuó estudiando su sistema hasta su jubilación, en 2004, en los últimos años no logró avances revolucionarios. El investigador explica que Mercedes siguió aplicando sus investigaciones en sus sistemas de asistencia a la conducción y que su trabajo se ha trasladado a otros campos, como la visión dinámica de vehículos aéreos no tripulados. Sin embargo, no logró eliminar muchos obstáculos para que sus coches fueran realmente capaces de circular en todas las condiciones.

"Dickmanns consiguió que un coche funcionara de forma autónoma, pero entre dos líneas de la carretera. Es un sistema con poca inteligencia", opina José María Armingol, catedrático de la Universidad Carlos III de Madrid experto en sistemas inteligentes. "Detectaba las líneas de la carretera, pero no era capaz de clasificar si eran continuas, discontinuas o de un carril de aceleración. Desde los trabajos de Dickmanns se ha intentado dotar a los vehículos de mayores capacidades, para que puedan percibir todo el entorno viario", detalla Armingol, aunque destaca que sus sistemas de percepción fueron "muy interesantes en su momento" y confirma que este profesor fue un pionero europeo de los vehículos autónomos

Las furgonetas de Dickmanns eran capaces de recorrer autonómamente 20 kilómetros a 96 km/h en 1986

Las furgonetas de Dickmanns eran capaces de recorrer autonómamente 20 kilómetros a 96 km/h en 1986

Muchos otros investigadores han llegado después con ideas renovadas. En 2005, Stanley, el vehículo con LIDAR y navegación GPS de Sebastian Thrun, ganó el DARPA Grand Challenge, la gran carrera de automóviles autónomos estadounidense, y Thrun comenzó a desarrollar el vehículo autonómo de Google. No obstante, los últimos avances no restan valor a las investigaciones de Ernst Dickmanns, que augura que pronto viajaremos en vehículos autónomos.

¿Será tan pronto como algunos predican? "El grado de dependencia de un observador humano como apoyo en caso de que algo le suceda al sistema autónomo solo se reducirá con el paso de un largo periodo de tiempo", concluye Dickmanns, que en los años 80 ya predijo que la seguridad en las carreteras estaría ligada a que no sean los humanos, sino las máquinas, quienes tomen las decisiones automáticamente. 

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Las imágenes y vídeos de este artículo son propiedad de Ernst Dickmanns y están recogidos en su página web

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