Conducción autónoma
Navegación de vehículos sin dirección humana continua, combinando percepción, mapeo, planificación y control, a menudo con aprendizaje automático sobre datos de sensores.
La conducción autónoma designa vehículos que perciben su entorno, planifican una ruta y controlan dirección, acelerador y frenos sin entrada humana continua. Los sistemas prácticos fusionan datos de cámaras, radar, LIDAR y sensores inerciales para construir un mapa de obstáculos, marcas de carril y geometría de la carretera. Los modelos de aprendizaje automático suelen clasificar objetos, segmentar superficies transitables o predecir cómo se moverán otros agentes, mientras planificadores clásicos eligen trayectorias seguras a través de esa representación.
Los hitos públicos ayudaron a demostrar que el concepto iba más allá de demostraciones de laboratorio. Las carreras DARPA Grand Challenge a mediados de los 2000 empujaron a los equipos a cruzar terreno desértico sin intervención humana; Stanley de Stanford ganó el evento de 2005 tras una carrera de 2004 sin finalizadores. Ese resultado aceleró el interés en pilas de percepción y mapeo a bordo para robótica real. Véase el artículo sobre el DARPA Grand Challenge y la entrada de la cronología.