¿Qué es un coche autónomo?
Un coche autónomo (a veces llamado coche auto-conducido, coche sin conductor o carro autónomo) es un vehículo que utiliza una combinación de sensores, cámaras, radares e inteligencia artificial (IA) para desplazarse entre destinos sin operador humano. Para considerarse totalmente autónomo, un vehículo debe ser capaz de navegar sin intervención humana hasta un destino predeterminado por carreteras que no hayan sido adaptadas para su uso.
Entre las empresas que desarrollan o prueban coches autónomos figuran Audi, BMW, Ford, Google, General Motors, Tesla, Volkswagen y Volvo. En la prueba de Google, una flota de coches autónomos -entre ellos un Toyota Prii y un Audi TT- recorrieron más de 140.000 kilómetros de calles y carreteras de California.
¿Cómo funcionan los coches autónomos?
Las tecnologías de IA impulsan los sistemas de conducción autónoma. Los desarrolladores de coches autónomos utilizan grandes cantidades de datos procedentes de sistemas de reconocimiento de imágenes, junto con el aprendizaje automático y las redes neuronales, para construir sistemas que puedan conducir de forma autónoma.
Las redes neuronales identifican patrones en los datos, que se transmiten a los algoritmos de aprendizaje automático. Esos datos incluyen imágenes de las cámaras de los coches autónomos a partir de las cuales la red neuronal aprende a identificar semáforos, árboles, bordillos, peatones, señales de tráfico y otras partes de cualquier entorno de conducción.
Por ejemplo, el proyecto de coche autoconducido de Google, llamado Waymo, utiliza una mezcla de sensores, lidar (detección y alcance de luz, una tecnología similar al RADAR) y cámaras, y combina todos los datos que generan esos sistemas para identificar todo lo que rodea al vehículo y predecir lo que esos objetos podrían hacer a continuación. Todo ello en fracciones de segundo. La madurez es importante para estos sistemas. Cuanto más conduzca el sistema, más datos podrá incorporar a sus algoritmos de aprendizaje profundo, lo que le permitirá tomar decisiones de conducción más matizadas.
A continuación se describe el funcionamiento de los vehículos de Google Waymo:
- El conductor (o pasajero) fija un destino.
- El software del vehículo calcula la ruta.
- Un sensor Lidar giratorio montado en el techo supervisa un radio de 60 metros alrededor del coche y crea un mapa dinámico tridimensional (3D) del entorno actual del vehículo.
- Un sensor situado en la rueda trasera izquierda controla los movimientos laterales para detectar la posición del vehículo en relación con el mapa 3D.
- Los sistemas de radar de los parachoques delantero y trasero calculan las distancias a los obstáculos.
- El software de IA del coche está conectado a todos los sensores y recoge datos de Google Street View y de las cámaras de vídeo del interior del vehículo.
- La IA simula los procesos humanos de percepción y toma de decisiones mediante aprendizaje profundo y controla las acciones de los sistemas de control del conductor, como la dirección y los frenos.
- El software del coche consulta Google Maps para anticiparse a puntos de referencia, señales de tráfico y semáforos.
- Existe una función de anulación que permite a un humano tomar el control del vehículo.
Coches con funciones de autoconducción
El proyecto Waymo de Google es un ejemplo de coche casi totalmente autónomo. Sigue requiriendo la presencia de un conductor humano, pero sólo para controlar el sistema cuando es necesario. No es autoconducido en el sentido más puro, pero puede conducir por sí solo en condiciones ideales. Tiene un alto nivel de autonomía.
Muchos de los coches disponibles para los consumidores hoy en día tienen un nivel más bajo de autonomía, pero todavía tienen algunas características de auto-conducción. Entre las funciones de autoconducción que estarán disponibles en muchos coches de producción a partir de 2022 se incluyen las siguientes:
- La dirección manos libres centra el coche sin las manos del conductor en el volante. El conductor debe seguir prestando atención.
- El control de crucero adaptativo (ACC) mantiene automáticamente una distancia seleccionable entre el coche del conductor y el de delante.
- La dirección centrada en el carril interviene cuando el conductor cruza las marcas del carril empujando automáticamente el vehículo hacia la marca del carril opuesto.
Niveles de autonomía en los coches auto-conducidos
La Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carretera de Estados Unidos (NHTSA) establece seis niveles de automatización, empezando por el Nivel 0, en el que los humanos conducen, pasando por las tecnologías de asistencia al conductor hasta llegar a los coches totalmente autónomos. Estos son los cinco niveles que siguen al Nivel 0 de automatización:
- Nivel 1: Un sistema avanzado de asistencia al conductor (ADAS) ayuda al conductor humano a girar el volante, frenar o acelerar, aunque no simultáneamente. Un ADAS incluye cámaras de visión trasera y funciones como un aviso de vibración del asiento para alertar a los conductores cuando se desvían del carril por el que circulan.
- Nivel 2: Un ADAS que puede dirigir y frenar o acelerar simultáneamente mientras el conductor sigue plenamente consciente al volante y continúa actuando como conductor.
- Nivel 3: Un sistema de conducción automatizada (ADS) puede realizar todas las tareas de conducción en determinadas circunstancias, como aparcar el coche. En estas circunstancias, el conductor humano debe estar preparado para retomar el control y se le sigue exigiendo que sea el conductor principal del vehículo.
- Nivel 4: Un ADS puede realizar todas las tareas de conducción y supervisar el entorno de conducción en determinadas circunstancias. En esas circunstancias, el ADS es lo suficientemente fiable como para que el conductor humano no tenga que prestarle atención.
- Nivel 5: El ADS del vehículo actúa como un chófer virtual y realiza todas las tareas de conducción en cualquier circunstancia. Los ocupantes humanos son pasajeros y nunca se espera que conduzcan el vehículo.
Usos
A partir de 2022, los fabricantes de automóviles habrán alcanzado el Nivel 4. Los fabricantes deben superar una serie de hitos tecnológicos y hay que resolver varias cuestiones importantes antes de que los vehículos totalmente autónomos puedan comprarse y utilizarse en las vías públicas de Estados Unidos. Aunque los coches con autonomía de Nivel 4 no están disponibles para el consumo público, se utilizan de otras formas.
Por ejemplo, Waymo, de Google, se asoció con Lyft para ofrecer un servicio comercial de transporte compartido totalmente autónomo llamado Waymo One. Los usuarios pueden llamar a un coche autónomo para que les lleve a su destino e informar a Waymo. Los coches siguen incluyendo un conductor de seguridad en caso de que sea necesario anular el ADS. El servicio sólo está disponible en el área metropolitana de Phoenix, San Francisco y, más recientemente, Los Ángeles desde finales de 2022, pero está previsto ampliarlo a más ciudades.
En la provincia china de Hunan también se están fabricando vehículos autónomos para barrer las calles, que cumplen los requisitos de nivel 4 para desplazarse de forma autónoma por un entorno familiar con un número limitado de situaciones novedosas.
Las previsiones de los fabricantes varían en cuanto a la fecha en que los vehículos de nivel 4 y 5 estarán ampliamente disponibles. Un coche de nivel 5 debe ser capaz de reaccionar ante situaciones nuevas tan bien o mejor que un ser humano.
Ventajas e inconvenientes de los coches autónomos
El principal beneficio pregonado por los defensores de los vehículos autónomos es la seguridad. Una proyección estadística del Departamento de Transporte de EE.UU. y la NHTSA sobre las muertes en accidentes de tráfico en 2017 estimó que 37150 personas murieron en accidentes de tráfico de vehículos de motor ese año. La NHTSA estimó que el 94% de los accidentes graves se deben a errores humanos o malas decisiones, como conducir ebrio o distraído. Los coches autónomos eliminan esos factores de riesgo de la ecuación, aunque siguen siendo vulnerables a otros factores, como los problemas mecánicos, que causan accidentes.
Si los coches autónomos consiguen reducir significativamente el número de accidentes, los beneficios económicos podrían ser enormes. Las lesiones repercuten en la actividad económica, incluyendo 57600 millones de dólares en pérdida de productividad en el lugar de trabajo y 594000 millones de dólares debido a la pérdida de vidas y la disminución de la calidad de vida debido a las lesiones, según la NHTSA.
En teoría, si las carreteras estuvieran ocupadas en su mayor parte por coches autónomos, el tráfico fluiría sin problemas y habría menos atascos. En los coches totalmente automatizados, los ocupantes podrían realizar actividades productivas mientras se desplazan al trabajo. Las personas que no pueden conducir por limitaciones físicas podrían encontrar una nueva independencia gracias a los vehículos autónomos y tendrían la oportunidad de trabajar en campos que requieren conducción.
En EE.UU. y Europa se han probado camiones autónomos que permiten a los conductores utilizar el piloto automático en largas distancias, liberando al conductor para descansar o completar tareas y mejorando la seguridad del conductor y la eficiencia del combustible. Esta iniciativa, denominada truck platooning, cuenta con ACC, sistemas anticolisión y comunicaciones de vehículo a vehículo para ACC cooperativo.
Los inconvenientes de la tecnología de conducción autónoma podrían ser que viajar en un vehículo sin conductor al volante puede resultar desconcertante, al menos al principio. Pero a medida que las capacidades de autoconducción se generalizan, los conductores humanos pueden llegar a confiar demasiado en la tecnología de piloto automático y dejar su seguridad en manos de la automatización, incluso cuando deberían actuar como conductores de reserva en caso de fallos de software o problemas mecánicos.
En un ejemplo de marzo de 2018, el SUV Modelo X de Tesla estaba en piloto automático cuando chocó contra un divisor de carril de la autopista. Las manos del conductor no estaban en el volante a pesar de las advertencias visuales y una advertencia audible para que volviera a poner las manos en el volante, según la compañía. Otro accidente se produjo cuando la IA de un Tesla confundió el reflejo brillante de un camión con el cielo.
Seguridad y desafíos de los coches autónomos
Los coches autónomos deben aprender a identificar innumerables objetos en la trayectoria del vehículo, desde ramas y basura hasta animales y personas. Otros retos en la carretera son los túneles que interfieren con el GPS, los proyectos de construcción que provocan cambios de carril o decisiones complejas, como dónde detenerse para permitir el paso de vehículos de emergencia.
Los sistemas tienen que tomar decisiones instantáneas sobre cuándo frenar, dar un volantazo o seguir acelerando con normalidad. Este es un reto continuo para los desarrolladores, y hay informes de coches autoconducidos que dudan y se desvían innecesariamente cuando detectan objetos en la calzada o cerca de ella.
Este problema quedó patente en un accidente mortal ocurrido en marzo de 2018, en el que se vio implicado un coche autónomo operado por Uber. La compañía informó de que el software del vehículo identificó a un peatón, pero lo consideró un falso positivo y no viró para evitar atropellarlo. Este accidente hizo que Toyota cesara temporalmente sus pruebas de coches de conducción autónoma en carreteras públicas, pero sus pruebas continuarán en otros lugares. El Instituto de Investigación de Toyota está construyendo un centro de pruebas en un terreno de 60 acres en Michigan para seguir desarrollando la tecnología de vehículos automatizados.
Con los accidentes también llega la cuestión de la responsabilidad, y los legisladores aún tienen que definir quién es responsable cuando un coche autónomo se ve implicado en un accidente. También preocupa mucho que el software utilizado para manejar vehículos autónomos pueda ser pirateado, y las empresas automovilísticas están trabajando para hacer frente a los riesgos de ciberseguridad.
Los fabricantes de automóviles están sujetos a las Normas Federales de Seguridad de los Vehículos de Motor, y la NHTSA informó de que hay que seguir trabajando para que los vehículos cumplan esas normas.
En China, los fabricantes de automóviles y los organismos reguladores están adoptando una estrategia diferente para cumplir las normas y hacer de los coches autoconducidos una realidad cotidiana. El gobierno chino está empezando a rediseñar los paisajes urbanos, las políticas y las infraestructuras para que el entorno sea más favorable a los coches autónomos. Esto incluye la redacción de normas sobre cómo se desplazan los humanos y la contratación de operadores de redes móviles para que asuman una parte del procesamiento necesario para proporcionar a los vehículos autoconducidos los datos que necesitan para navegar. Se pondrían en marcha «carreteras nacionales de prueba». La naturaleza autocrática del gobierno chino lo hace posible, lo que evita la democracia litigiosa a través de la cual se canalizan las pruebas en Estados Unidos.
Historia de los coches autónomos
El camino hacia los coches autónomos comenzó con funciones de automatización incrementales para la seguridad y la comodidad antes del año 2000, con el control de crucero y los frenos antibloqueo. Tras el cambio de milenio, los vehículos empezaron a disponer de funciones de seguridad avanzadas, como el control electrónico de estabilidad, la detección del ángulo muerto y los avisos de colisión y cambio de carril. Entre 2010 y 2016, aparecieron funciones avanzadas de asistencia al conductor, como las cámaras de vídeo retrovisoras, los frenos de emergencia automáticos y la asistencia para centrarse en el carril, según la NHTSA.
Desde 2016, los coches autoconducidos han avanzado hacia la autonomía parcial, con funciones que ayudan a los conductores a mantenerse en su carril, junto con la tecnología ACC y la capacidad de autoaparcamiento.
Los vehículos totalmente automatizados aún no están a disposición del público y es posible que no lo estén hasta dentro de muchos años. En Estados Unidos, la NHTSA ofrece orientación federal para introducir un nuevo ADS en la vía pública. A medida que avancen las tecnologías de los coches autónomos, también lo harán las orientaciones del departamento.
Los coches autónomos aún no son legales en la mayoría de las carreteras. En junio de 2011, Nevada se convirtió en la primera jurisdicción del mundo en permitir que se probaran coches sin conductor en vías públicas; California, Florida, Ohio y Washington, D.C., les han seguido en los años siguientes.
La historia de los coches sin conductor se remonta mucho más atrás. Leonardo da Vinci diseñó el primer prototipo hacia 1478. El coche de Da Vinci se diseñó como un robot autopropulsado por resortes, con dirección programable y capacidad para realizar recorridos preestablecidos.