Chicken road demo

Utiliza un motor de colisión basado en cuerpos rígidos para que los personajes respondan de forma realista al desplazarse por la superficie. Configura la masa y el coeficiente de restitución en valores entre 0.3‑0.5; esos rangos reducen los rebotes excesivos y mantienen el movimiento estable.

Los informes de rendimiento indican que, con 150 unidades simultáneas, la tasa de fotogramas se mantiene cerca de 55 fps si la resolución de las texturas no supera 512 × 512 píxeles. Reducir la complejidad de los sombreados a un solo paso de luz difusa evita caídas abruptas en la fluidez.

Para la representación visual, emplea materiales con mapa de normales de baja frecuencia y evita los efectos de reflexión intensos. Una capa de sombreado simple, combinada con un fondo estático, disminuye la carga del procesador gráfico sin comprometer la claridad del escenario.

Cuando prepares la prueba, agenda intervalos de captura de datos cada 10 segundos. Analizar la posición y velocidad media de los animales en esos momentos permite ajustar los parámetros de física antes de lanzar la versión final.

Cómo configurar la simulación de movimiento de aves de corral en Unity

Instala el paquete NavMeshComponents desde el gestor de paquetes antes de crear cualquier superficie navegable.

1. Añade un NavMeshSurface al terreno donde deambularán los individuos; define el tipo de agente con radio 0.25 m, altura 0.5 m y velocidad 2 m/s.

2. Marca como "Walkable" las áreas que están libres de obstáculos y ejecuta Build para generar la malla de navegación.

3. Crea un prefab que contenga un NavMeshAgent y un script de control de rutas; asigna al agente la velocidad y la aceleración que coincidan con la malla.

4. En el script, usa SetDestination con puntos aleatorios dentro de un radio de 5 m, garantizando que cada objetivo esté sobre la malla mediante NavMesh.SamplePosition.

5. Implementa un detector de colisiones para que, al tocar obstáculos dinámicos, el agente recalculé la ruta con ResetPath y SetDestination a un punto alternativo.

6. Activa la opción "Auto‑Braking" para que el movimiento se detenga suavemente al llegar a cada objetivo antes de asignar el siguiente.

7. Si deseas agrupar varios individuos, emplea un controlador que asigne a cada uno un desfase temporal de 0.3 s entre los cambios de destino, evitando que todos se muevan simultáneamente.

8. Prueba la escena en modo Play; verifica que la malla cubra todo el entorno y que los agentes no se salgan de los límites.

9. Ajusta los parámetros de "Angular Speed" y "Stopping Distance" para obtener un desplazamiento más realista según el tipo de ave.

10. Guarda la configuración como plantilla para reutilizarla en futuros proyectos con comportamientos similares.

Pasos para medir la latencia del algoritmo de detección de obstáculos

1. Configura un entorno de prueba aislado. Utiliza una placa de desarrollo con la misma versión de firmware que el robot en operación. Desconecta cualquier proceso que pudiera interferir con la temporización.

2. Instala un cronómetro de alta resolución. Emplea funciones como clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC) o temporizadores de hardware con precisión de al menos 1 µs. Registra el instante justo antes de invocar la rutina de detección y el instante inmediatamente después.

3. Ejecuta la rutina con datos de entrada representativos. Genera paquetes de sensor simulados que cubran rangos típicos (0.2 m‑5 m) y ángulos de incidencia variados. Realiza al menos 10 000 iteraciones para obtener una muestra estadísticamente significativa.

4. Calcula la latencia media y la desviación estándar. Usa la fórmula:

latencia_media = Σ(latencia_i) / N

desviación = sqrt( Σ((latencia_i‑latencia_media)²) / N ).

Apunta valores en microsegundos; un algoritmo bien ajustado suele situarse entre 150 µs y 300 µs.

5. Analiza picos de latencia. Ordena los resultados y examina el percentil 99. Si el valor supera el umbral de respuesta del sistema (por ejemplo, 500 µs), investiga cuellos de botella como accesos a memoria o interrupciones externas.

6. Documenta el procedimiento. Guarda el script de pruebas, la configuración del hardware y los archivos de log. Incluye una tabla resumen con media, desviación y percentil 99 para futuras comparaciones.

Opciones para integrar respuestas de IA en tiempo real al cruce de la carretera

Implementa un modelo de inferencia ligera con TensorRT o ONNX Runtime y despliega la ejecución en un dispositivo edge (NVIDIA Jetson, Google Coral o Raspberry Pi con acelerador). Esta configuración garantiza latencias inferiores a 30 ms, suficiente para actualizar la señalización en fracciones de segundo.

Arquitectura de flujo de datos

1. Captura de video – Usa cámaras de alta tasa (60 fps, resolución 720p) conectadas por USB‑3.0.

2. Pre‑procesado – Reducción de tamaño a 224×224 y normalización en la GPU para evitar cuellos de botella CPU.

3. Inferencia – Modelo optimizado (por ejemplo, MobileNet‑V3 o EfficientDet‑lite) ejecutado en el motor seleccionado.

4. Post‑procesado – Filtrado de detecciones por confianza > 0.85 y cálculo de trayectorias mediante Kalman filter.

5. Salida – Mensaje MQTT o WebSocket que alimenta la lógica de control de semáforos y paneles LED.

Selección de modelo y entrenamiento

Entrena con un dataset de al menos 50 000 imágenes anotadas en formato COCO, incluyendo variaciones de iluminación, clima y ángulos de cámara. Aplica data‑augmentation (rotación ± 15°, brillo ± 30 %) y valida con un conjunto de 10 % para lograr precisión ≥ 92 % en detección de peatones y vehículos.

Preguntas y respuestas:

¿Qué se muestra exactamente en la demostración "Chicken road" y cuál es su propósito?

La demo está diseñada para ilustrar el comportamiento de los agentes simulados que representan pollos cruzando una carretera. Cada agente sigue reglas simples de movimiento y reacción a los obstáculos, lo que permite observar patrones emergentes como la formación de grupos y la toma de decisiones bajo presión. El objetivo principal es ofrecer una herramienta visual que ayude a comprender conceptos de sistemas multi‑agente y a probar algoritmos de coordinación sin necesidad de crear un entorno complejo desde cero.

¿Qué requisitos de hardware y software son necesarios para ejecutar la demo sin problemas?

Para correr la demostración se necesita un ordenador con al menos 4 GB de RAM y una tarjeta gráfica que soporte OpenGL 3.2 o versiones posteriores. En cuanto al sistema operativo, la demo está disponible para Windows 10/11, macOS 10.15 y distribuciones Linux con kernel 5.x. Desde el punto de vista del software, se requiere instalar Python 3.9 o superior junto con los paquetes "pygame", "numpy" y "matplotlib". La instalación se simplifica mediante el archivo requirements.txt incluido en el repositorio; basta con ejecutar `pip install -r requirements.txt`. Además, se aconseja cerrar aplicaciones que consuman muchos recursos gráficos para evitar caídas de frames durante la simulación.