El futuro de la conducción autónoma

La actualidad de la conducción autónoma viene marcada, sin lugar a duda, por el trágico accidente mortal que tuvo un modelo Tesla con el modo de conducción autónoma activado. Dicho accidente tuvo lugar el pasado 7 de mayo en Estados Unidos (aunque no se supo hasta el pasado 30 de junio) después de más de 210 millones de quilómetros recorridos por este modelo de coche. En esta entrada del blog no queremos entrar en el debate de quien es el culpable del accidente, sinó analizar la situación actual por la que pasa el sector de la automoción y qué problemas técnicos y éticos nos continuaremos encontrando en su desarrollo.

Conducción del Tesla Model S con el Autopilot activado.

Conducción del Tesla Model S con el Autopilot activado.

En primer lugar, dejadme hacer una introducción al modelo de coche en cuestión. Se trata del Tesla Model S, que incluye un sistema de piloto automático desde octubre de 2014. Incluye un radar frontal, 12 sensores ultrasónicos que detectan objetos hasta 488 cm alrededor del coche en todas direcciones y velocidades, una cámara frontal y un sistema de asistencia a la frenada controlado digitalmente. El sistema permite:

  • Mantenerse dentro de un carril
  • Cambiar de carril activando el intermitente correspondiente
  • Gestionar la velocidad leyendo las señales verticales de limitación de velocidad
  • Mantener la velocidad y la distancia con el vehículo de delante
  • Control de velocidad de crucero dependiente del tráfico
  • Evitar choques frontales, laterales y salidas de la carretera dentro de lo posible
  • Reducir la velocidad ante una posible colisión por alcance

Cabe decir que la U.S. National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), la administración norteamericana para la seguridad vial, define 5 niveles de autonomía para vehículos:

  • Nivel 0: El vehículo no dispone de ninguna autonomía y todo el control recae sobre el conductor.
  • Nivel 1: El sistema incluye alguna función de control como, por ejemplo, un control de estabilidad automática o un sistema de asistencia a la frenada.
  • Nivel 2: El sistema incluye al menos dos funciones de control primarias (como las del nivel 1) pero que son diseñadas para trabajar conjuntamente. Un ejemplo sería el control de velocidad de crucero en combinación del sistema para mantenerse dentro de un carril.
  • Nivel 3: Los vehículos con este nivel de autonomía permiten al conductor ceder el control del vehículo bajo ciertas condiciones de tráfico o ambientales con monitorización de cambios que requieran que sea el conductor quien retome de nuevo el control del vehículo.
  • Nivel 4: Se trata del nivel de autonomía completa, en el que el conductor indica la destinación pero no se espera que el control del vehículo dependa del conductor en ningún momento del trayecto. El vehículo está diseñado para controlar todas las funciones de conducción y monitorizar las condiciones de la carretera.

Aunque el autopiloto del modelo S de Tesla se encuentra clasificado como nivel 2, está claro que la inclusión de todo este hardware que incluye cámara y sensores, permitirá obtener unos datos que pueden ser muy útiles para analizar y desarrollar futuras actualizaciones del software que mejoren las prestaciones que ofrecen actualmente. Por ejemplo, gracias a los datos recogidos por los usuarios, se han hecho estudios como éste en el que se puede observar como la conducción automática consigue una localización del vehículo en el centro del carril con menor varianza de la que resulta de una conducción manual.

Por otro lado, cabe destacar y diferenciar la tarea que están desarrollando otras empresas para una conducción automática como Google. Mientras que es cierto que los coches Tesla recorren alrededor de 1.6 millones de quilómetres diariamente en comparación a los 2.25 millones de quilómetros que han recorrido en total los coches desarrollados por Google desde 2009, también lo es que el sistema de conducción automático diseñado por Tesla solamente funciona por autopistas mientras que Google está desarrollando pruebas en ciudades, haciendo que los trayectos sean mucho más desafiantes aunque sean más cortos. Otra diferencia importante radica en que Google está realizando las pruebas en manos de pilotos profesionales, mientras que los coches Tesla ya están al alcance de cualquier usuario. En esta última se explica la diferencia de quilómetros recorridos por uno y otro, pero también es verdad que a día de hoy aún es impensable tener un sistema funcionando como Tesla pero sin la restricción de su uso por autopistas. El diseño del vehículo que está desarrollando Google está claramente enfocado al que sería un vehículo con total autonomía sin ninguna interacción del conductor, perteneciendo al nivel 4 definido por la NHTSA.

Coche autónomo desarrollado por Google.

Coche autónomo desarrollado por Google.

Otras compañías como Toyota también están haciendo una importante inversión en el desarrollo de vehículos de conducción automática, como el desemborso de 1,000 millones de dólares en inteligencia artificial y robots para desarrollar nuevas tecnologías sobre el tema de transporte.

Otro elemento clave en los sistemas de conducción automática será, sin duda alguna, los avances que se están logrando en la comunidad científica de visión por computador gracias a la implementación de técnicas de deep learning con redes neuronales convolucionales para la construcción de modeles que permiten el reconocimiento de objetos y una segmentación semántica de las imágenes, tal y como se introdujo en este post anterior. A día de hoy ya se están desarrollando técnicas que puedan usarse para segmentar semánticamente vídeos, explotando de esta forma la redundacia temporal que existe entre los frames consecutivos que forman una secuencia de vídeo, permitiendo obtener modelos más precisos para el reconocimiento de objetos. Aquí os dejo un ejemplo de un trabajo actual que fue publicado el pasado 23 de junio.

Por último, también quisiera hacer hincapié en la opinión dada por Mark Halverson, CEO de la compañía de transporte automático Precision Autonomy  y miembro del IEEE Global Initiative for Ethical Considerations in the Design of Autonomous Systems, según el cuál la implementación de tecnologías vehicle-to-vehicle (V2V) facilitaría la reducción de accidentes ya que los vehículos podrían comunicarse entre ellos e informar unos a otros dando información sobre donde se dirigen (no tiene porque ser el destino, puede ser información intermedia como, por ejemplo, la trayectoria estimada los próximos 30 segundos), permitiendo así recalcular las trayectorias sabiendo la de los demás. Para ello, será necesario primero superar los problemas burocráticos que existen a nivel legal y donde un nuevo debate ético tendrá lugar.

CC BY-NC-SA 4.0 El futuro de la conducción autónoma por carles está licenciado bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.

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