Ingeniería mecánica PhD Student Servidor TED Configura la plataforma física de vehículos MRZR, conectados a un entorno sintético todoterreno en el laboratorio de ingeniería digital (DE) del Centro de Investigación Automotriz. Una pantalla envolvente crea una experiencia inmersiva. Esta configuración admite pruebas integradas de autonomía y movilidad en escenarios relevantes para la misión. Crédito: Levi Hutmacher/Michigan Engineering
Los gemelos digitales son un área que avanzan rápidamente en la ingeniería, yendo más allá de los modelos estáticos para recibir continuamente datos del mundo físico y hacer predicciones que afectan esa realidad. Tienen aplicaciones en áreas como sistemas de energía, fabricación y medicina. El Centro de Investigación Automotriz (ARC) de UM los utiliza para ayudar a diseñar, probar y controlar vehículos todoterreno autónomos que operan en equipos liderados por humanos.
Si bien el Ejército apoya el Centro de Excelencia Arc con la vista a la fuerza militar proyectando a una distancia más larga sin soldados en peligro, los resultados podrían mejorar los equipos autónomos de humanos y máquinas que operan en muchas otras situaciones que son peligrosas para los humanos. Estos incluyen incendios forestales y otras operaciones de socorro en desastres, actividades mineras y exploraciones de otros planetas.
El director de ARC es Bogdan Epureanu, el profesor de Ingeniería Mecánica de Roger L. McCarthy, profesor de Arthur F. Thurnau y profesor de ingeniería eléctrica e informática. En una entrevista con el ingeniero de Michigan, compartió ideas sobre cómo el ARC aprovecha los gemelos digitales y explora el potencial del equipo humano -robot en varios escenarios.
¿Por qué los gemelos digitales son tan útiles para diseñar y ejecutar vehículos todoterreno autónomos?
La ingeniería digital acelera el proceso de desarrollar mejores vehículos todoterreno autónomos. Por lo tanto, nuestro objetivo es recopilar la entrada del usuario desde el principio, para involucrar a los humanos en el uso de estos sistemas desde el principio. Queremos preguntar a los usuarios: si tuviera un sistema con estas características, ¿cómo lo usaría? ¿Qué opciones de diseño prefieres? ¿Cuáles son las implicaciones de las opciones de diseño clave que hacemos?
Eso significa que necesitamos construir el sistema y proporcionarlo a los humanos para probarlo, o diseñarlo en un entorno digital y permitirles probarlo virtualmente. A la larga, es más rentable desarrollar un entorno computacional donde el humano pueda estar inmerso y experimentar esa interacción sin tener que primero construir la flota de vehículos autónomos. Nuestro objetivo es tener una representación físicamente precisa y cinematográfica del mundo con muy alta fidelidad, lo que permite a los humanos usar todos sus sentidos mientras interactúan con el entorno y el sistema de vehículos de ingeniería.
Esto no es solo la teleperación de los vehículos. En cambio, el humano está operando en un mayor nivel de abstracción, gestionando el trabajo de múltiples vehículos, cada uno que funciona como un agente independiente con sus propios objetivos que se alinean con los del comandante humano.
Los practicantes humanos que usan vehículos autónomos a menudo descubren nuevas formas de operarlos. Si no tenemos su opinión al principio del proceso de diseño, corremos el riesgo de crear un sistema que termina utilizando de manera diferente a lo previsto. Incluir usuarios del inicio ayuda a descubrir nuevas tácticas, nuevas formas de interacción y la necesidad de nuevas capacidades, proporcionando orientación sobre qué nuevas capacidades se deben desarrollar.
Una experiencia cinematográfica, eso es muy evocador. ¿Qué entra en eso?
Primero, escaneamos el área que queremos modelar. Nuestros modelos incluyen la topología del terreno, los tipos de suelo, la vegetación, las estructuras y más. Luego lanzamos un modelo digital del vehículo, con sensores sintéticos, en ese entorno digital. Observamos sus movimientos y acciones.
En algunos casos, también podemos tener un vehículo físico en la versión del mundo real del paisaje. Podemos monitorear el mundo real y ver a dónde va el vehículo y qué está haciendo. El entorno digital cinematográfico, visto en pantallas grandes, predice continuamente las acciones de los vehículos durante los próximos cinco a diez segundos. También actualiza sus representaciones varias veces cada segundo usando datos de los vehículos. El gemelo digital sirve como una interfaz entre el entorno sintético en el que opera el humano y el ambiente peligroso del mundo real.
Dentro del Centro de Investigación Automotriz (ARC) dirigido por la Universidad de Michigan, los investigadores y los estudiantes trabajan en la próxima generación de vehículos militares. Aquí, el equipo trabaja en un vehículo autónomo que estará completamente inmerso en un entorno digital para la experimentación. Crédito: Levi Hutmacher/Universidad de Michigan, Facultad de Ingeniería, Comunicaciones y Marketing
Esta retroalimentación es muy importante porque es difícil predecir en cada situación lo que hará el vehículo. Hay tantos factores que afectan las decisiones individuales del vehículo, y uno realmente no puede capturarlos a todos. En la simulación, el vehículo puede optar por girar a la izquierda en cierto punto, mientras que en realidad, elige girar a la derecha en ese mismo punto debido a pequeñas diferencias.
En el entorno simulado, el humano no solo puede ver dónde se encuentra cada vehículo, acercando y saliendo y panorámicamente por el medio ambiente, sino que también pueden sentir las vibraciones del vehículo, el tono de los vehículos, el rodar y el bostezo, y escuchar los sonidos que hacen los vehículos a medida que avanzan e interactúan con el medio ambiente. Estas señales sensoriales proporcionan una mejor conciencia situacional y alertan al humano sobre problemas emergentes, como la presencia de un adversario o daños que progresan a través de la estructura del vehículo.
Dijiste que el humano manejaría una flota de vehículos. ¿Cómo podría ser eso?
Imaginamos a los agentes humanos que administran agentes autónomos con diferentes capacidades que pueden trabajar en equipo para llevar a cabo misiones. Por ejemplo, muchos vehículos autónomos en un equipo de lucha contra incendios pueden centrarse en llevar agua para apagar el fuego, pero otros pueden estar diseñados para localizar a los humanos y ayudarlos a ponerse a salvo.
Los humanos en el equipo actuarían como líderes del equipo, cambiando las directivas de los vehículos a medida que surjan nuevos detalles sobre la situación. También pueden ayudar a sus vehículos a navegar por situaciones difíciles que la autonomía no puede manejar sola, como la dirección coordinada y el acelerador necesarios en una colina arenosa y empinada.
El estudiante graduado James Baxter realiza pruebas de simulación de conducción basadas en la movimiento. El Digital Engineering Testbed permite estudios de retroalimentación del conductor y evaluación de dinámica del vehículo en variadas condiciones de terreno. Crédito: Levi Hutmacher/Michigan Engineering
A veces, el humano puede manejar más información de la que pueden administrar de una vez. Por esta razón, también estamos construyendo un sistema para capturar mediciones fisiológicas que proporcionan pistas a los agentes de IA pistas sobre los estados psicológicos de los leads humanos. Por ejemplo, si el humano alcanza la sobrecarga cognitiva, los agentes de IA priorizarán y simplificarán la información que proporcionan y tomarán menos riesgos que podrían conducir a la necesidad de intervención humana.
¿Cómo encajan los gemelos digitales con las prioridades y la historia de ARC?
El arco se basa en una larga tradición, y los pioneros de la investigación traslacional desde su inicio. No se ha centrado en los gemelos digitales durante toda su historia, pero hemos estado construyendo esta área desde 2018, cuando me convertí en director. Todavía nuestro objetivo es construir máquinas resistentes con fuertes trenes de energía, neumáticos o pistas que puedan manejar las superficies necesarias y proporcionar protección de entornos y adversarios duros. Sin embargo, la autonomía es un disruptor fundamental de muchas maneras.
Por ejemplo, el uso de vehículos autónomos en el ejército es fundamentalmente diferente del uso de vehículos convencionales. Debido a que no hay humanos en peligro en un vehículo autónomo, la estrategia y las tácticas cambian, y también las tecnologías que buscamos.
Además, los objetivos de diseño varían considerablemente. Tener un humano en un vehículo convencional establece nuestras limitaciones más estrictas en el diseño en el pasado. Necesitábamos un sistema de restricción y una forma de entrar y salir del vehículo. No pudimos exponer el vehículo a vibraciones excesivas, y tuvimos que controlar la temperatura interna. También limitó las misiones que eran posibles, ya que un humano necesitaría regresar a una ubicación para alimentos, descanso y recuperación. Todos estos son eliminados para un vehículo autónomo.
Cuando un vehículo puede merodear en una posición o un área durante meses, tenemos que pensar en diferentes limitaciones en el diseño. Por ejemplo, se necesitan nuevos métodos para que los vehículos manejen su energía y mantengan la conciencia situacional, perciban de forma autónoma el medio ambiente y tomen decisiones.
Por lo tanto, actualmente estamos reinventando lo que puede hacer un vehículo todoterreno. Con un espacio de diseño tan grande, es extremadamente valioso probar ideas en un entorno digital antes de producir prototipos de vehículos físicos. Pero no todos los aspectos de un vehículo pueden simularse con precisión.
Por lo tanto, hemos hecho un progreso significativo para crear formas de combinar el límite entre los mundos digitales y la realidad, donde incluimos en las representaciones digitales los aspectos que podemos modelar más fácilmente y que interactúen con los elementos del mundo físico que son difíciles de modelar. Los gemelos digitales son una parte integral de este enfoque. También son uno de los aspectos que estamos persiguiendo en la Alianza de Vehículos Ground para la Ingeniería Digital creada en asociación con el Comando de Futuros del Ejército de EE. UU.
¿Por qué los gemelos digitales son esenciales para la misión del arco hoy?
Los gemelos digitales son más críticos que nunca en las iniciativas actuales de ARC. Habilitan la integración de datos en tiempo real y el modelado de escenarios, esencial para avanzar en el equipo de máquinas humanas en escenarios operativos complejos.
Un excelente ejemplo es un proyecto que tiene como objetivo desarrollar un marco dinámico del sistema de aplicaciones basado en datos (DDDAS) para mejorar las misiones de búsqueda y rescate de combate. Este marco se centra en la integración de datos en tiempo real, el modelado humano en el bucle y la optimización de la colaboración humana-máquina, lo que demuestra el papel fundamental de los gemelos digitales en las operaciones militares modernas.
Al simular varios entornos operativos y resultados potenciales, los gemelos digitales ayudan a los comandantes a tomar decisiones informadas, lo que lleva a resultados de la misión más exitosos. Esto subraya el compromiso del arco de aprovechar la tecnología gemela digital de vanguardia para abordar los desafíos contemporáneos en sistemas autónomos y aplicaciones de defensa.
Proporcionado por la Universidad de Michigan
Cita: Preguntas y respuestas: Cómo los gemelos digitales mejoran el diseño y el control de la autonomía todoterreno (2025, 2 de mayo) Recuperado el 2 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-qa-digital-twins-road-autonomy.html
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