En 2015 llegó la primera edición de la Copa Audi de Conducción Autónoma y a mediados del mes pasado te informamos que el concurso estaba de regreso para su segunda edición.
La edición 2016 ha llegado a su fin y fueron los estudiantes de la Universidad de Friedrich-Alexander de Erlangen-Nuremberg y de la Escuela Técnica Georg Simon Ohm de Núremberg quienes conquistaron los primeros lugares.
Hay que recordar que, en esta copa, las réplicas a escala de modelos Audi Q5 tuvieron que superar obstáculos de forma autónoma, pasar cruces de tráfico, así como circular manteniendo una distancia de seguridad con otros autos, así como ejecutar un giro a la izquierda con tráfico en sentido contrario, estacionarse y frenadas seguras de emergencia.
Los integrantes del equipo FAUtonOHM obtuvieron el primer lugar que significa un premio de 10,000 euros, el segundo lugar, fue para el equipo KACADU del Centro de Investigación para la Tecnología de la Información FZI de Karlsruhe, quien se llevó un premio en efectivo de 5,000 euros, mientras que el tercer puesto corresponde al equipo MomenTUM de la Universidad Técnica de Múnich quien se llevó 1,000 euros.
“Quiero expresar mi gran respeto a todos los participantes. Cualquier persona que durante sus estudios ya muestra tanto entusiasmo por las cuestiones del futuro como la conducción autónoma, puede esperar unas interesantes perspectivas de carrera” comentó Andreas Reich, responsable de Pre-desarrollo Electrónico en Audi y encargado de presentar los premios.
Por su parte, Lars Mesow, miembro del Comité de Competencia, mencionó “esta nueva generación de talentosos estudiantes ha mostrado una excepcional creatividad, presentando soluciones únicas.”
Uno de los puntos importantes de este concurso fue el uso de los mapas digitales de alta precisión, así como el hecho de que se está mejorando la comunicación Car-to-X: Esto funciona cuando un auto detecta un obstáculo en el tráfico y almacena la información en tiempo real en un mapa, ésta se envía al auto que circula detrás, siendo capaz de superar la zona donde se encuentra el peligro. El siguiente paso es conectar los mapas con la información en tiempo real de eventos reales de tráfico.
