Así percibe la carretera y sus señales un coche autónomo

Ya nadie duda de que los coches autónomos son el futuro de la movilidad. La carrera por ser la primera empresa en poner coches autónomos en el mercado ya ha comenzado y los protagonistas no están escatimando en esfuerzos para posicionarse como líderes en una industria que crece a un ritmo del 16% anual.

Últimamente estamos viendo multitud de iniciativas en el mundo de la conducción autónoma que tienen como objetivo común acelerar el desarrollo de esta tecnología. Hemos visto desde pequeños autobuses autónomos, hasta coches de competición que ya pilotan sin la necesidad de un conductor. Algunos proyectos han tenido grandes resultados, mientras que otros no han corrido tanta suerte, algo normal en cualquier tecnología incipiente. En esta carrera nadie quiere quedarse atrás y ya hay instituciones buscando ser las primeras en permitir este tipo de circulación.

Sin embargo, la conducción autónoma sigue siendo una tecnología desconocida y difícil de entender por la gente de a pie. ¿Cómo funcionan los coches autónomos? ¿Cómo interpretan e interactúan con el entorno que los rodea? ¿Cómo responden ante imprevistos?

Cada vez son más los coches que incluyen entre su equipamiento sistemas de ayuda a la conducción. De hecho, en el mercado ya se pueden ver coches que mueven automáticamente el volante para mantener el carril, realizan una frenada de emergencia en caso de encontrarse un obstáculo e incluso adaptan su velocidad a la del coche precedente. Tal es el caso del nuevo Volkswagen Golf, que incluye este tipo de sistemas, entre los que destacan la regulación adaptativa de la velocidad de crucero, asistente de aparcamiento y sensor de ángulo muerto.

A pesar de que todo este despliegue tecnológico haya hecho que la población tenga la percepción de que la conducción autónoma ya está aquí, la realidad es bien distinta. Es por eso que una de las primeras cosas que hay que dejar claras es la diferencia entre un sistema automático y un sistema autónomo.

Los sistemas disponibles en el mercado solo pueden ser considerados como una ayuda a la conducción que facilita la labor del conductor. Es cierto que el coche puede realizar de forma automática algunas tareas, pero nunca reemplaza completamente la labor del conductor. El responsable del coche sigue siendo una persona humana durante todo el tiempo. Por lo tanto, pueden considerarse sistemas automáticos, pero nunca autónomos.

La transición hacia la conducción autónoma seguirá un evolución gradual, donde los sistemas irán mejorando con el paso del tiempo y poco a poco se irán logrando coches con mayor nivel de automatización. Finalmente, el último paso será la conducción autónoma plena.

En ese sentido la Sociedad de Ingenieros de la Automoción (SAE) realiza una clasificación de 6 niveles de automatización en la conducción de vehículos a motor. Una clasificación que parte desde el nivel 0, donde no hay ningún tipo de automatización, hasta el nivel 5 donde la intervención del ser humano es totalmente prescindible, llegando al punto en el que un coche con conducción autónoma de nivel 5 no necesita ni volante ni pedales.

La clave está en la diferencia entre el nivel 4 y el 5, que es cuando el ser humano pasa a ser secundario. Esto se traduce en que hasta el nivel de automatización 4 el conductor siempre es responsable del vehículo, de tal forma que es posible que sea necesaria la intervención humana en algún momento. En cambio, en el nivel 5 basta con decirle al vehículo a dónde quieres ir para que él haga el resto del trabajo mientras tu aprovechas el tiempo para realizar otras actividades como trabajar, leer la prensa o jugar con tus hijos.

Para la implantación del nivel 5, el principal problema está en la legislación, porque hablamos de coches que ya no dependen del ser humano para circular, sino que el coches que se encargan de todo el proceso. Algo que terminará llegando, pero que tiene un proceso de regulación realmente complicado por delante.

Actualmente en el mercado ya hay disponibles coches que estarían entre los niveles de automatización 2 y 3 y que cuentan con sistemas como control de velocidad adaptativo, sistema de frenada de emergencia, aparcamiento automático...

A estas alturas ya no es necesario decir que coches autónomos son realmente complejos. Al fin y al cabo, son máquinas que tienen que tomar las decisiones adecuadas en el momento oportuno y lo tienen que hacer mejor y más rápido que un ser humano. Una tarea que no tiene cariz sencillo.

El primer paso para realizar esta toma de decisiones con éxito es recopilar la mayor información posible sobre el entorno. El coche debe ver en todo momento lo que ocurre a su alrededor con un ángulo de visión de 360º grados y a varios —incluso cientos— de metros de distancia. Esto se consigue gracias a multitud de sensores y dispositivos equipados en el vehículo, tales como sensores radar, sensores ultrasónicos, videocámaras y sensores lidar.

Los sensores radar se encuentran entre los más avanzados del mercado. Hablamos de sensores que pueden detectar la presencia de otro coche a más de 100 metros de distancia, incluso aunque esté situado por delante del coche precedente. Por si fuera poco, estos sensores son capaces de funcionar incluso con lluvias intensas, nieve, niebla o polvo. La principal función de los radares es la de calcular las distancias y las velocidades de los objetos y obstáculos.

Los sensores ultrasónicos ya pueden considerarse unos viejos conocidos del mundo de la automoción. Ya hace tiempo que muchos coches del mercado equipan estos sensores en los parachoques trasero y delantero para detectar la proximidad con obstáculos y facilitar el aparcamiento. En el caso de la conducción autónoma, hablamos de sensores ultrasónicos más potentes repartidos alrededor de todo el coche con el objetivo de recopilar información de todo lo que le rodea. Esto radares son perfectos para realizar cambios de carril con total seguridad o o vigilar el tan peligroso ángulo muerto.

LiDAR es el acrónimo de "Light Detection And Ranging", una tecnología clave para los momentos donde no hay suficiente luz. Este tipo de sensores permite calcular la distancia desde un emisor hasta un objeto utilizando un haz láser pulsado. Gracias a esta tecnología el coche puede mapear su entorno en tiempo real y compararlo con su base de datos.

Los sensores LiDAR son especialmente importantes en la conducción autónoma porque pueden funcionar sin la necesidad de una fuente de luz externa, facilitando el control de vehículo en condiciones de muy baja visibilidad.

Por último en lo que a dispositivos de detección se refiere, nos encontramos con las videocámaras —en realidad cámaras de vídeo convencionales—. La calidad de la imagen es importante en estos casos, aunque también complica el procesado debido a la ingente cantidad de datos recogida. A diferencia de los sensores radar y LiDAR, la cámara es capaz de captar colores, algo que también ayuda a disponer de una mejor escena y reconocer con mayor facilidad objetos como las señales y los semáforos.

¿Cómo reconoce el coche los diferentes obstáculos y señales? Para llevar a cabo esta tarea, buena parte del mérito reside en el software, una especie de visión artificial que es capaz de identificar los diferentes objetos y obstáculos gracias a las imágenes provistas por las cámaras.

Este potente software se encarga, entre otras cosas, de identificar las líneas de la carretera para mantener el coche en el carril. Un sistema que, trabajando en grupo con las otras fuentes de información —ubicación GPS y otros sensores mencionados— puede mantener al coche en la carretera incluso aunque las líneas estén borradas o cubiertas por la nieve. Además, el coche también es capaz de diferenciar entre los diferentes elementos de la carretera, tales como señales o semáforos. Los obstáculos también se diferencian en función de si están parados o fuera del alcance o son potencialmente peligrosos.

Hay que tener en cuenta que las imágenes analizadas no solo corresponden a la visión delantera del vehículo, sino a todo su entorno. Por lo tanto, la cantidad de información recogida es enorme y redundante: si la cámara delantera no ha sido capaz de captar un obstáculo, es probable que lo haya detectado una de las laterales. Si no, habrá sido detectado por uno de los radares o sensores LiDAR.

Más allá de los sensores, una de las claves de la conducción autónoma se basa en el autoaprendizaje conocido como fleet learning. De esta manera, los coches autónomos pueden compartir toda la información recopilada a través de la nube para que otros coches puedan utilizarla en su beneficio. Por supuesto, el coche debe conocer su ubicación exacta en todo momento gracias a sistemas GPS de gran precisión. Conocer la ubicación exacta del coche puede permitir que este continúe dentro de la calzada incluso en carreteras que tengan las líneas tapadas por nieve. Gracias al "fleet learning" en esos casos el coche tendrá la experiencia previa de otros coches que ya hayan pasado por ese mismo lugar.

Para procesar toda esta información en tiempo real y realizar la mejor toma de decisiones en cada momento, es necesario que el coche cuente con un ordenador realmente potente. Al final, hablamos de un ordenador capaz de procesar los datos de más de 10 sensores y cámaras en tiempo real. La capacidad computacional puede ascender a varios teraflops.

La carretera está llena de imprevistos: un coche que frena de repente, un peatón o animal que se cruza o un accidente que ocurre delante nuestro, son ejemplos claros que suceden en el día a día. En ese sentido, una cosa es clara: un coche autónomo reaccionará más rápido que una persona. No obstante, la clave no reside solo en el tiempo de reacción, sino en la toma de decisión.

Lo cierto es que aún quedan algunas situaciones a las que buscar solución en cuanto a las tomas de decisión se refiere. ¿Cómo reaccionará el coche en caso de un accidente inevitable? ¿Tratará de minimizar los daños? ¿Y si eso equivale a poner en riesgo la vida de una persona? Son preguntas con difícil respuesta y donde se junta la decisión de un ordenador con la moral.

Lo que está claro es que el objetivo final de la conducción autónoma más allá de facilitar la vida de las personas es conseguir un horizonte con cero accidentes , donde todos los coches puedan circular de forma coordinada. Al fin y al cabo, no se nos puede olvidar que el factor humano es uno de los principales causantes de los accidentes.