Si la tecnología crece al ritmo actual, su automóvil pronto conducirá y se concentrará por usted. Actualmente los fabricantes de automóviles están trabajando en nuevas tecnologías que permitirán que los coches se conduzcan solos. También están modificando las tecnologías existentes, como los sistemas de estacionamiento automático y preseguridad, para que la conducción sea segura.
Figura 1: Componentes que se utilizarán en el vehículo sin conductor
Los estudios demuestran que el error del conductor es la causa más común de accidentes de tráfico. Chris Urmson, que actualmente trabaja en tecnología de coches sin conductor, va aún más lejos y afirma que la parte menos fiable del coche es el conductor. Los vehículos se han vuelto más seguros, más inteligentes y más fuertes, pero el problema del conductor aún existe.
Los anuncios de coches nos venden la idea de días cálidos y soleados y de conducir por el campo con un viento fresco en el pelo, pero la realidad es bien distinta. Conducir hoy en día consiste principalmente en permanecer sentado en el tráfico o bajo la lluvia, prestando más atención a nuestros teléfonos que a nuestro entorno. Con el avance de la tecnología estos problemas no desaparecerán. Casi 2 millones de personas mueren cada año en las carreteras del mundo. Entonces, si el conductor no presta atención a la carretera, ¿quién lo presta?
En este artículo, hablaremos sobre la tecnología detrás de los automóviles que pueden funcionar sin una mínima intervención del conductor. Además, ¿qué tan lejos están estos automóviles de la producción en masa y cuándo dejaremos que las máquinas tomen el control?
La tecnología primaria
Google ha estado trabajando en automóviles sin conductor desde 2009. ¡Sorprendentemente, estos automóviles han viajado más de medio millón de millas (804,672 km) sin un solo accidente! Mientras que los conductores humanos sufren accidentes cada medio millón de kilómetros.
La tecnología utiliza un sistema Chauffeur llamado LIDAR (detección y alcance de luz). LIDAR funciona como radar y sonar, pero con más precisión. Lo que realmente hace es mapear puntos en el espacio usando 64 rayos láser giratorios que toman más de un millón de mediciones por segundo y forman un modelo 3D en el cerebro de su computadora. El sistema también incluye mapas precargados que le indican dónde están los elementos estacionarios, como semáforos, cruces de peatones, aceras, etc., mientras que LIDAR representa el paisaje con objetos en movimiento como personas y tráfico.
Figura 2: Proyecto de operación de vehículos sin conductor
Para funcionar de forma segura y eficiente, los vehículos autónomos deben comprender su posición en un mapa GPS y también la posición relativa de otros vehículos y peatones. Mientras que los peatones o las obras aumentan el nivel de complejidad de los algoritmos y la información que reciben los coches. Los coches de policía, ciclistas y autobuses escolares deberán circular exclusivamente en coche.
Google recopila datos que muestran el comportamiento de peatones, ciclistas y conductores. Cada día se realizan alrededor de 5 millones de kilómetros de pruebas en simuladores que utilizan esta tecnología. A medida que se recopilan más y más datos, el coche puede predecir mejor las situaciones.
¿Cómo ves el camino y su entorno?
El vehículo comienza entendiendo dónde se encuentra en el mundo, tomando información del mapa y de los datos de los sensores y alineándolos. Además, cubre lo que ve en este momento. Al igual que otros vehículos, peatones en las proximidades.
Pero el coche sin conductor tiene que hacer algo más que simplemente comprender su entorno. Tienes que poder predecir lo que sucederá.
Por ejemplo, un camión que va delante cambiará de carril porque la carretera que tiene delante está cerrada. El coche sin conductor necesita saber esto. Pero, de hecho, ni siquiera saber esto es suficiente.
Lo que realmente necesita saber es lo que piensan todos los que están en el camino. Además, el coche necesita descubrir cómo responder en el momento. Por ejemplo, qué trayectoria seguir, si frenas o aceleras en el momento. Cuando se combina, todo esto se vuelve bastante complicado y se logra mediante miles de comprobaciones de algoritmos.
Cuando este concepto comenzó en 2009, era un sistema muy simple, donde el automóvil circulaba por la carretera y tenía que entender dónde estaba y aproximadamente dónde estaban los demás vehículos en la carretera. Era prácticamente como una comprensión geométrica del mundo.
Aunque esto no es lo que encontramos en nuestra vida diaria. En las calles de la ciudad, el problema adquiere un nivel de dificultad completamente nuevo. Hay pasos de peatones, coches que circulan en todas direcciones, así como semáforos y obras en la vía.
Sobre todo, hay que reaccionar de forma diferente ante los vehículos policiales y los autobuses escolares. Además, el coche debe entender cuándo el policía le indica que pare y arranque.
Chris da un maravilloso ejemplo en el que el coche se detiene en un semáforo en rojo. Un conductor normal sentado en un coche no puede ver al ciclista que se encuentra en el extremo izquierdo de su visión. ¡Pero el coche sin conductor sí puede! Esto es posible gracias a los datos láser escaneados por el coche desde la zona cercana.
Ahora el ciclista pasa por la carretera. Su señal se volvió amarilla, pero sigue moviéndose. Ahora, a mitad de camino, su luz se pone roja y la nuestra se pone verde. La mayoría de los conductores siguen su camino porque no notaron al ciclista. Pero el coche sin conductor, gracias a sus datos láser, anticipa que el ciclista pasa. Él responde con confianza a esto. Mientras los demás conductores comienzan a avanzar, el ciclista logra escapar por poco, evitando la colisión, pero el coche sin conductor espera pacientemente a que el ciclista cruce.
Limitaciones
Aunque las personas que trabajan en esta tecnología confían en que eventualmente llegará al mercado, todavía tiene algunas limitaciones importantes.
Hasta la fecha, los sensores y la inteligencia artificial disponibles no son capaces de ver y comprender el entorno del vehículo con la misma precisión que un ser humano.
Por ejemplo, si una pelota rueda por la calle, un humano podría anticipar que un niño podría seguirla. La inteligencia artificial no puede proporcionar este nivel de pensamiento ni comunicarse con su entorno en tiempo real. Alcanzar este nivel de inteligencia artificial llevaría casi 16 años.
En 2014, el último prototipo aún no se había probado bajo fuertes lluvias y nevadas. Esto se debió principalmente a preocupaciones de seguridad, ya que los automóviles están preprogramados con datos de ruta y no obedecen los semáforos temporales. El vehículo tiene dificultades para comprender cuándo un bote de basura o la basura en la carretera es inofensivo.
La tecnología LIDAR no puede detectar algunos baches ni distinguir cuándo un humano, como un oficial de policía, le está indicando al automóvil que se detenga. Google espera que estos problemas se solucionen en 2020.