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Ingenieros del Laboratorio de Diseño Dinámico de Stanford (EE.UU.) transformaron un auto DeLorean de 1981 en un vehículo autónomo, capaz de realizar precisas maniobras derrapando a alta velocidad. El experimento tuvo el objetivo de mejorar la seguridad de conducción.
Por: RT
En una pista de California los especialistas pusieron a prueba el ‘MARTYKhana’, formado a partir de la unión de las palabras Marty (por McFly, el protagonista de la saga ‘Volver al futuro’, que utilizaba un DeLorean) y gymkhana (una prueba de velocidad de autocross considerada como la más importante en cuanto a la capacidad del conductor).
Para realizar los giros y derrapes alrededor o por el centro de conos y otros obstáculos, dejando una estela de humo, el auto solamente necesitó de las coordenadas de GPS y algoritmos que llevaba el ingeniero mecánico Jonathan Goh, quien estaba en el asiento del acompañante.
Además del par de antenas de GPS de alta precisión ubicadas en el techo, el auto cuenta con computadoras detrás de los asientos. Gracias a esos dispositivos, MARTY calcula la trayectoria a realizar en cuestión de segundos.
“Estamos tratando de desarrollar vehículos autónomos que puedan realizar maniobras de emergencia o en superficies resbaladizas, como hielo o nieve”, explicó el ingeniero mecánico Chris Gerdes, del Laboratorio de Stanford, quien agregó que la intención es que puedan “utilizar toda la fricción entre el neumático y el camino para que el auto esté fuera de peligro”. “Queremos que sea capaz de evitar cualquier accidente que sea evitable dentro de las leyes de la física”, expresó.
Según indicó el Laboratorio de Stanford, al estudiar los hábitos de los conductores profesionales y probar las maniobras en MARTY, el equipo de ingenieros le ha permitido al DeLorean utilizar un amplio rango de límites físicos para mantener la estabilidad en una mayor gama de condiciones, mientras que las matemáticas involucradas les permitirían a sistemas autónomos maniobrar con la agilidad de pilotos especializados en situaciones de emergencia.
“Si podemos conquistar cómo controlar el coche de forma segura en los escenarios más estables e inestables, se hace más fácil conectar todos los puntos intermedios”, concluyó Goh.
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