Este artículo presenta una versión reescrita y traducida al español de una propuesta de investigación sobre Control Predictivo Adaptativo para la optimización de trayectorias de vehículos autónomos en entornos urbanos dinámicos. La contribución central es un marco adaptable de control predictivo que incorpora una canalización de evaluación por capas para ajustar parámetros de control en tiempo real frente a cambios ambientales impredecibles, superando las limitaciones de los algoritmos tradicionales de planificación de trayectorias.

El sistema propuesto, denominado Sistema Inteligente de Evaluación y Optimización de Trayectorias ITEOS, combina generación rápida de trayectorias candidatas mediante un módulo denominado Random Trajectory Exploder con una evaluación en cinco capas que cuantifica lógica, viabilidad, fiabilidad y novedad de cada propuesta. El objetivo es dotar al controlador APC de una valoración consolidada que guíe ajustes de parámetros para mantener la seguridad y la eficiencia en navegación urbana.

La canalización de evaluación multicapa actúa de forma proactiva sobre cada trayectoria candidata. Capa 1 Ingesta y normalización convierte datos crudos de sensores LiDAR, cámara y radar en representaciones estructuradas, extrae información útil de mapas y diagnósticos a bordo y aplica OCR a señales de tráfico. Capa 2 Descomposición semántica y estructural segmenta el entorno en objetos relevantes y construye un grafo dinámico del entorno con transformadores que integran texto, fórmulas, código y figuras. Capa 3 Motor de evaluación agrupa tres submódulos: verificación lógica mediante teoremas formales para asegurar consistencia y cumplimiento normativo, ejecución en sandbox para verificar código de control y realizar simulaciones numéricas y análisis Monte Carlo, y análisis de novedad que compara características de la trayectoria frente a una base de vectores y grafos de conocimiento para medir originalidad e impacto.

La Capa 4 implementa un bucle meta de autoevaluación que ajusta dinámicamente los pesos asignados a cada capa para minimizar incertidumbre según el contexto operativo. La Capa 5 fusiona las puntuaciones mediante un esquema de ponderación inspirado en Shapley y AHP, generando una puntuación final V que resume la calidad global de la trayectoria. Un bucle híbrido humano IA con aprendizaje por refuerzo y aprendizaje activo permite retroalimentación experta para refinar el proceso.

El controlador Adaptive Predictive Control recibe la puntuación V y la transforma mediante una función de amplificación denominada HyperScore que enfatiza planes de trayectoria de alto rendimiento. El APC se basa en un esquema de Model Predictive Control que resuelve en cada paso temporal un problema de optimización para obtener la secuencia óptima de comandos a actuadores, incorporando costes terminales dependientes del tiempo que premian la suavidad de la trayectoria y penalizan maniobras arriesgadas.

El enfoque experimental propone validación en simulación con CARLA, cubriendo tráfico dinámico con vehículos, peatones y ciclistas de comportamiento aleatorizado, condiciones meteorológicas variables y superficies viales diversas, y cruces urbanos complejos. Las métricas incluyen tasa de evitación de colisiones, tiempo medio de recorrido, confort medido por aceleración y jerk, eficiencia energética y tiempo de respuesta en emergencias. El sistema se comparará con algoritmos clásicos como A y RRT en una batería de pruebas reproducibles.

Los datos utilizados combinan escenarios simulados de CARLA con modelos de flujo de tráfico y datos de impacto de sensores. Un módulo de Reproducibilidad y Factibilidad emplea réplicas digitales y reescritura automática de protocolos para estimar la facilidad de replicación experimental. La verificación formal mediante demostradores automáticos aporta garantías matemáticas adicionales sobre la seguridad y el cumplimiento de reglas de tráfico en trayectorias propuestas.

En términos de escalabilidad y despliegue, ITEOS está diseñado para ejecución en arquitecturas multinodo con GPUs para procesamiento paralelo. Su arquitectura modular facilita la sustitución o mejora de modelos AI por subtarea, y su naturaleza adaptativa permite asimilar grandes volúmenes de datos. Se plantea un roadmap de implementación rápida basado en aprendizaje de flota para captar telemetría real y optimizar continuamente modelos y parámetros.

La novedad del trabajo reside en la sinergia entre verificación formal, sandboxing de código, análisis de novedad y control predictivo adaptable. Esta integración permite anticipar y mitigar riesgos antes de la ejecución, reduciendo la dependencia de supuestos simplificadores típicos de métodos clásicos. El resultado esperado es una mejora en seguridad operativa, suavidad de conducción y eficiencia energética en entornos urbanos complejos.

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En conclusión, el Control Predictivo Adaptativo potenciado por una evaluación multicapa como ITEOS constituye una vía prometedora para mejorar la seguridad y eficiencia de los vehículos autónomos en entornos urbanos. La combinación de verificación formal, simulación avanzada, análisis de novedad y control adaptativo ofrece garantías y rendimiento superiores a enfoques tradicionales. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar proyectos que lleven estos conceptos desde la investigación hasta soluciones industriales, integrando desarrollo de software, inteligencia artificial, ciberseguridad y despliegue cloud en un camino hacia la movilidad autónoma segura y eficiente.