Los investigadores habían utilizado anteriormente la misma configuración de sensores y software en ensayos de automóviles autónomos y carros de golf, por lo que el nuevo ensayo completa la demostración de un sistema de movilidad autónoma integral. Un usuario con movilidad reducida podría, en principio, usar un scooter para bajar por el pasillo y por el vestíbulo de un edificio de apartamentos, tomar un carrito de golf en el estacionamiento del edificio y recoger un automóvil autónomo en la vía pública.
El nuevo ensayo establece que los algoritmos de control de los investigadores trabajan tanto en interiores como en exteriores. "Los estábamos probando en espacios más estrechos", afirma Scott Pendleton, estudiante de postgrado en ingeniería mecánica de la Universidad Nacional de Singapur (NUS) y investigador de SMART. "Uno de los espacios en los que probamos fue el "Corredor Infinito" del MIT, que es un problema de localización muy difícil, siendo un largo pasillo sin muchos detalles distintivos. Cualquier se puede perder a lo largo del pasillo. Pero nuestros algoritmos demostraron funcionar muy bien en este nuevo entorno".
El sistema de los investigadores incluye varias capas de software: algoritmos de control de bajo nivel que permiten que un vehículo responda de inmediato a los cambios en su entorno, tales como un peatón que se cruza en su camino; Algoritmos de planificación de rutas; Algoritmos de localización que el vehículo utiliza para determinar su ubicación en un mapa; Algoritmos de construcción de mapas que utiliza para construir el mapa en primer lugar; Un algoritmo de programación que asigna los recursos de la flota; Y un sistema de reserva en línea que permite a los usuarios programar paseos.

Uniformidad
El uso de los mismos algoritmos de control para todo tipo de vehículos (scooters, carritos de golf y coches urbanos) tiene varias ventajas. Una de ellas es que resulta mucho más práctico realizar análisis fiables del rendimiento general del sistema.
"Si usted tiene un sistema uniforme donde todos los algoritmos son iguales, la complejidad es mucho más baja que si usted tiene un sistema heterogéneo donde cada vehículo hace algo diferente", comenta Daniela Rus, Andrew y Erna Viterbi Profesora de Ingeniería Eléctrica e Informática en el MIT, y uno de los líderes del proyecto. "Eso es útil para verificar que esta complejidad de múltiples capas es correcta".
Además, con la uniformidad del software, la información que un vehículo adquiere puede transferirse fácilmente a otro. Antes de que el scooter fuera enviado al MIT, por ejemplo, fue probado en Singapur, donde usó mapas que habían sido creados por el carro de golf autónomo.
Del mismo modo, señala Marcelo Ang, profesor asociado de ingeniería mecánica en NUS que co-lidera el proyecto con Rus, en el trabajo en curso los investigadores están equipando sus vehículos con sistemas de aprendizaje automático, de modo que las interacciones con el medio ambiente mejorarán el desempeño de sus  algoritmos de navegación y control. "Una vez que tengas un mejor conductor, puedes transferirlo fácilmente a otro vehículo", dice Ang. "Eso es lo mismo en diferentes plataformas."
Por último, la uniformidad del software significa que el algoritmo de programación tiene más flexibilidad en su asignación de recursos del sistema. Si un carro de golf autónomo no está disponible para llevar a un usuario a través de un parque público, un scooter podría hacerlo; Si un coche de la ciudad no está disponible para un viaje corto en carreteras secundarias, un carro del golf puede hacerlo.

Cambio de percepciones
El ensayo del scooter en el MIT también demostró la facilidad con la que los investigadores podrían desplegar su sistema modular de hardware y software en un nuevo contexto. "Es extraordinario para mí, porque es un proyecto que el equipo llevó a cabo en unos dos meses", afirma Rus. El "Open House" del MIT fue a finales de abril de 2016, y "la moto no existía a primeros de febrero", dice Rus.
Los investigadores describieron el diseño del sistema de scooters y los resultados del ensayo en un documento que presentaron en la Conferencia Internacional IEEE sobre Sistemas de Transporte Inteligentes. Uniéndose a Rus, Pendleton y Ang en el documento está You Hong Eng, quien dirige el proyecto de vehículo autónomo SMART, y otros cuatro investigadores de NUS y SMART.
El documento también informa sobre los resultados de una breve encuesta de usuarios que los investigadores llevaron a cabo durante el juicio. Antes de conducir el scooter, se preguntó a los usuarios cómo de seguros consideraban que eran los vehículos autónomos, en una escala de uno a cinco; Después de probarlo, se les hizo la misma pregunta otra vez. La experiencia con el scooter resultó en una puntuación media de seguridad entre 3,5 y 4,6.
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Escrito por Larry Hardesty, Oficina de Noticias del MIT