Vehículos Autónomos y Automatización Inteligente: Aplicaciones, Desafíos y Oportunidades

La Automatización Inteligente (IA) en automóviles combina la automatización de procesos robóticos y la inteligencia artificial, permitiendo la transformación digital en vehículos autónomos. La IA puede reemplazar completamente a los humanos con automatización, ofreciendo una mejor seguridad y movimiento inteligente de los vehículos. Este trabajo examina las metodologías recientes y su análisis comparativo, que utilizan inteligencia artificial, aprendizaje automático e IoT en vehículos autónomos. Con el cambio de lo manual a la automatización, existe la necesidad de comprender las tecnologías de mitigación de riesgos. Así, este trabajo examina los estándares de seguridad y los desafíos asociados con los vehículos autónomos en el contexto de la detección de objetos, la ciberseguridad y la privacidad V2X. Además, se enumeran los riesgos y beneficios conceptuales de la tecnología autónoma para estudiar la consideración de la inteligencia artificial como un factor esencial en el manejo de vehículos futuristas. Investigadores y organizaciones están innovando herramientas y marcos eficientes para vehículos autónomos. En esta encuesta, se llevó a cabo un análisis en profundidad de las técnicas de diseño de herramientas y marcos inteligentes para vehículos autónomos basados en IA y IoT. Asimismo, también se abordan las funcionalidades de los vehículos eléctricos autónomos y sus aplicaciones. Se detallan las aplicaciones en la vida real de camiones, autobuses, coches, lanzaderas, helicópteros, rovers y vehículos subterráneos autónomos en varios países y organizaciones. Además, se incluyen las aplicaciones de vehículos autónomos en la gestión de la cadena de suministro y la industria de manufactura en esta encuesta. Se presentan los avances en la tecnología de vehículos autónomos utilizando aprendizaje automático, aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo, técnicas estadísticas e IoT, junto con un análisis comparativo. Se ofrecen direcciones futuras importantes para indicar áreas de estudio potencial que podrían llevarse a cabo para mejorar los coches autónomos en el futuro.