Proyecto CAVs Supervision

Unos de los intereses de Cintra es poder detectar cuando alguno de sus vehículos circulando por alguna de sus carreteras gestionadas, circula o no en modo autónomo. Para ello, durante el pasado 2019, se realizaron una serie de talleres entre Indra, Cintra, Ferrovial Innovación y CI3 para determinar que tecnologías podrían emplearse para detectar dichos comportamientos.

Una de las tecnologías identificadas fue la visión artificial y los algoritmos de identificación adaptados al problema. Como base para la identificación de los parámetros necesarios se utilizó los trabajaos realizados por MobilEye e Intel.

Una vez identificadas las tecnologías, y siendo costosa la instalación de cámaras en infraestructura, CI3 propuso el montar un entorno de simulación similar al que se pudiera encontrar en las managed lanes gestionadas por Cintra. De esa manera, se podría simular tráfico concreto, con comportamientos anómalos.

Así, se desarrollo un proyecto con una duración de 5 semanas cuyos principales objetivos fueron:

  • Diseñar un entorno virtual con las características de una autopista americana, similar a las gestionadas por Cintra.
  • Que dicho entorno admitiera tráfico rodado de diferentes cualidades y características.
  • Que se pudieran configurar diferentes cámaras virtuales y sus características.
  • Que se pudieran grabar videos virtuales con características configurables.
  • Que, además, los videos fuesen etiquetados correctamente con la posición de los vehículos registrados en cada fotograma.
  • Que se registrasen todas las posiciones y datos de cada vehículo en la simulación, en una posición de tiempo determinada.
  • Validar el uso de herramientas de simulación para la identificación de tráfico anómalo en las carreteras gestionadas por Cintra.

De esta manera, se generó, al finalizar el proyecto, una plataforma configurable de simulación de tráfico que permitía generar tantas simulaciones como fuesen necesarias, de una manera ágil. Resultado de dichas simulaciones se obtenían datos tanto de los videos etiquetados como de las posiciones y estados de los vehículos simulados.

Durante las semanas finales se entregó a Indra un total de 10 simulaciones completas (del orden de GB de datos por simulación), que utilizaron para validar sus algoritmos y sistemas de detección.

CI3 utilizó diferentes programas y aplicación para construir el flujo de trabajo y de datos necesarios para construir cada simulación. Así, si usó:

  • La herramienta RoadRunner, para el diseño del entorno.
  • CARLA y Unreal Engine 4 para la parte de simulación de tráfico y sensores.
  • Software específico diseñado y programado por CI3 para la gestión de las simulaciones, para la configuración de los entornos y para el etiquetado de las imágenes de referencia.

Tras la finalización del proyecto, la conclusión obtenida por CI3 fue que la simulación puede ser una buena herramienta para probar estrategias y algoritmos de detección antes de la implantación en un piloto real en infraestructura.