Coches autónomos en el camino

2018/06/01 Etxebeste Aduriz, Egoitz - Elhuyar Zientzia Iturria: Elhuyar aldizkaria

En pocos años, los coches autónomos han pasado de ser una representación remota a ser una opción real y cada vez más cercana. Algunos prototipos ya están en la carretera sin conductor. Todavía hay muchas cosas que resolver, que contestar preguntas, pero los coches autónomos están en marcha.
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En Arizona, desde noviembre del año pasado los coches sin conductor circulan por la carretera sin conductor. Y también en California, según la nueva ley aprobada a principios de año, las compañías que lo autoricen pueden probar con coches autónomos sin conductor de seguridad. En concreto, el conductor de seguridad no tendrá que estar presente en el coche, pero deberá disponer de un monitor que le haga un seguimiento a distancia, capaz de tomar el control cuando sea necesario, un conductor remoto. En esta ley ya se admiten los volantes, retrovisores y coches sin pedales. Porque un coche que no necesita conductor no lo necesita.

Las empresas del sector de automoción, por un lado, y los gigantes tecnológicos, por otro, están volando con los coches autónomos. Los coches de Waymo nacidos del proyecto de Google han recorrido ya más de ocho millones de kilómetros en carreteras públicas (y más de cuatro mil millones en carreteras virtuales). Desde noviembre del año pasado, Waymo está probando coches sin conductor de seguridad en Arizona y ha anunciado que a finales de este año quiere poner en marcha un servicio de robótica. Adelantan que los usuarios podrán solicitar el servicio a través de una app móvil para que un taxi sin conductor los lleve al punto deseado.

General Motors ha presentado ya el GM Cruise AV sin volantes ni pedales. En la escala SAE de los niveles autonómicos de cero a cinco, se prevé que esté en cuarto nivel (ver cuadro “Niveles de automatización”), y se quiere comercializar en 2019. Tesla, por su parte, anuncia que para ese año saldrá de quinto curso. Volskwagen para 2025. Y en esta carrera están Lyft, Uber, BMW, Ford, Hyundai, Volvo, PSA (Peugeot-Citroën), Baidu, Yandex, Intel, Apple...

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Sin embargo, a pesar de que todo esto puede parecer diferente, los coches autónomos todavía tienen mucho camino por recorrer. “Falta mucho”, explica Oihana Otaegi Madurga, directora de Sistemas Inteligentes de Transporte e Ingeniería de Vicomtech. “Estamos viendo que es posible tecnológicamente y cada vez más claro. Pero de momento son prototipos. Por ejemplo, los sensores que tiene un coche de Waymo sólo cuestan más de 100.000 euros. Falta mucho para llegar a los concesionarios. Además, hay que cambiar la legislación, resolver problemas éticos, etc. En Estados Unidos no sé, pero en Europa al menos falta mucho”.

Dos mundos, dos culturas

De hecho, Otaegi ha destacado que Estados Unidos y Europa están jugando de forma muy diferente con los coches autónomos: “Son dos mundos. Dos culturas totalmente diferentes. En Estados Unidos hay gigantes de software. Ahora se han metido en el mundo de los coches, pero se comportan como con el software: cuando tienen un mínimo lo sacan a la calle y los errores o problemas que surjan irán corrigiéndose con actualizaciones o nuevas versiones. Aquí, sin embargo, no está en juego perder algunos documentos o quedarse incomunicados, hay vidas en juego. En Europa no se puede poner nada en la carretera hasta que se demuestre que es seguro”. Esto no significa que se avance menos en Europa. “Aquí cada uno hace pruebas en su casa, en lugares cerrados, y no salimos tanto en las noticias, pero estamos haciendo muchas cosas”.

Ejemplo de ello es el propio Vicomtech. Expertos en visión artificial e inteligencia artificial, que en los últimos años están trabajando intensamente en coches autónomos. “Nosotros intentamos hacer lo que nuestros ojos y nuestro cerebro hacen”, explica Otaegi. “No entramos en las acciones, es decir, no frenamos el coche, pero tratamos de ver y entender lo que hay alrededor y de calcular cómo puede evolucionar lo que está alrededor, dónde pueden estar los peligros, etc.”

Tienen varios proyectos europeos. Uno de ellos tiene como objetivo desarrollar una cartografía más precisa, a nivel de carril. “La cartografía va a ser muy importante y requiere mucha precisión. No basta con decir como los GPS actuales ‘tienes que salir a la izquierda a 500 m’; en lugar de navegar a distancia, hay que hacerlo a nivel de carril”, ha precisado Otaegi. El sistema debe conocer el número de carriles de la carretera, el carril por el que discurre y el carril por el que debe discurrir. Para ello, disponen de coches especializados en cada una de ellas y están elaborando la cartografía a partir de la información que reciben.

Oihana Otaegi Madurga. Director de Sistemas Inteligentes de Transporte e Ingeniería de Vicomtech.

Además, se debe enseñar al sistema a identificar lo que ven las cámaras y los sensores. “Para entrenar la inteligencia artificial debes enseñarle qué es lo que ven las cámaras. Hoy en día eso lo tiene que hacer una persona: le tiene que decir que es un coche, que es un peatón, que es la carretera… En un vídeo de quince segundos, para identificar sólo los objetos se necesita media hora. Para determinar qué es cada píxel, una hora para un frame. Estamos tratando de automatizar esto para poder procesar más información y poder entrenar mejor y más rápido el sistema”.

Además de prestar atención a lo que ocurre fuera del coche, también puede ser importante prestar atención al interior, sobre todo en los coches de tercer grado de autonomía. Y es que cuando el coche tiene que pasar el control al conductor, es fundamental que el conductor esté preparado para ello. De hecho, los accidentes que se han producido han tenido mucho que ver con ello. “El conductor sabe que tiene que estar atento, pero cuando el sistema funciona bien, el día y el día, al final el conductor se relaja. Entonces, nosotros queremos saber cómo está ese conductor en todo momento y lo que proponemos es que el sistema tiene que tener en cuenta la situación externa y la interna, y actuar en consecuencia”.

Para ello, a través de las cámaras interiores miden diferentes parámetros: dirección de los ojos, tiempo de apertura y cierre, frecuencia de disparo, posición de la cabeza, posición de la cabeza, si habla o no… Así, calculan el estado del conductor y, en función de ello y de lo que esté fuera, el coche actuará de una manera u otra.

Clave en inteligencia artificial

Hay mucho trabajo por hacer, el gran reto está en la inteligencia artificial, según Otaegi. “Cuando nosotros nos ponemos al volante llevamos 18 años viendo y aprendiendo las cosas, el cerebro está entrenado y sabe lo que es cualquier cosa que le aparezca. Tenemos que pasar eso a una máquina. Enseñaremos a la máquina qué es cada cosa y qué debería hacer en cada situación. Eso es muy difícil, ahí está la clave, sobre todo en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático”.

Los coches autónomos de Waymo han recorrido ya más de ocho millones de kilómetros en carreteras públicas. Y desde noviembre del año pasado se están probando coches sin conductor de seguridad en Arizona. ED. : Sundry Photography/Shutterstock.com.

La fiabilidad también será fundamental. De alguna manera deberá estar garantizado que el sistema no sufra errores. “En Europa se está trabajando mucho en ello: qué tipo de tests tendrán que pasar, etc. Tanto la Comisión Europea como Alemania, Francia e Italia, grandes fabricantes de coches, están metiendo mucho dinero para asegurar que los coches sean seguros”, ha explicado Otaegi.

Y desde el punto de vista de la seguridad, también se preocupa el riesgo de ciberataques. “Los hackees realizados hasta el momento se han realizado en coches con electrónica antigua. Sin embargo, la ciberseguridad en los coches autónomos debe desarrollarse desde el diseño, por ejemplo, para que los sistemas de percepción no tengan conectividad externa y el único punto de conectividad existente sea muy seguro. Estarán muy protegidos por el diseño. Habrá que ver si eso será suficiente o no”.

Preguntas sin respuesta

Existen otras claves no tecnológicas. No es fácil decidir cómo deberían actuar los coches ante diferentes situaciones. Por ejemplo, ¿debería tomar decisiones contra los que van en coche si es para salvar más vidas? “Al principio algunos anunciaron que el coche siempre iba a apoyar al conductor, pero ¿eso es ético?”, deja en el aire Otaegi. No está claro cómo afrontar estos problemas éticos. “Es una pregunta pendiente de respuesta”.

Sin embargo, los coches autónomos vienen con la promesa de ser más seguros que los conducidos por el hombre. Cada año se pierden más de un millón de vidas en la carretera, y la mayoría de los accidentes se deben a errores cometidos por las personas. “Las personas somos muy buenas conduciendo. Pero cuando no estamos correctamente, entonces se producen los accidentes: cansancio, falta de atención, alcohol… Eso desaparecerá con los coches autónomos. En cambio, todavía tengo mis dudas sobre si en situaciones complejas la máquina responderá mejor que nosotros”.

Coche GM Cruise AV que General Motors tiene previsto comercializar en 2019, sin volantes ni pedales. ED. : General Motors.

Por otro lado, la automatización puede cambiar mucho el modelo de movilidad. En muchos lugares hay grandes problemas de movilidad, carreteras demasiado saturadas. Y se observa que por el camino de la automatización puede haber una oportunidad para solucionarlo, aunque también puede suceder lo contrario, ya que incluso la gente que no conduce podría empezar a moverse en el coche.

“Los coches autónomos tendrán una gran influencia en la movilidad. Seguramente comenzará en transporte público, taxis, camiones, etc. Pero esto lleva toda la movilidad a un modelo rompedor. La movilidad que conocemos puede cambiar radicalmente. En las grandes ciudades, en lugar de tener coche propio, recurriremos a servicios de carsharing (alquiler de vehículos por horas), etc. Parece que es lo que viene. Pero eso también habrá que verlo”.

Y habrá que ver otras muchas cosas. Por ejemplo, cómo afectará al medio ambiente tanto la construcción de este tipo de vehículos, como el consumo de los servidores necesarios para todos los datos y operaciones que generarán, o cómo afectará a la privacidad quedarse registrado de dónde hemos estado (y quizás con quién). Entre los rápidos avances y las prodigiosas predicciones se encuentran numerosas dudas e inquietudes. Muchas preguntas sin respuesta todavía.

Niveles de automatización
La guía más utilizada para determinar el grado de autonomía de un coche es la establecida por la Asociación de Ingenieros de Automoción de Estados Unidos SAE:
Nivel 0
No hay ninguna automatización.
Nivel 1
El vehículo dispone de sistemas auxiliares, por ejemplo, para mantener una determinada velocidad, para vigilar la distancia de seguridad, para ayudar a aparcar, pero el mando siempre lo tiene el conductor.
Nivel 2
El vehículo es capaz de ejercer el mando en determinadas circunstancias. A este nivel pertenecen los coches que tienen piloto automático de autopista o auxiliares de atascos, así como los que estacionan solo. El conductor es obligatorio. Existen en el mercado varios coches de este nivel.
Nivel 3
El vehículo es capaz, además de conducir solo, de identificar y reaccionar en función de los objetos y circunstancias del entorno. Pero no en todos los casos y entonces dará el mando al conductor. El conductor sigue siendo imprescindible. Existe un debate sobre el acercamiento del coche Model S de Tesla a este nivel.
4º curso
El vehículo es capaz de conducir dentro de unos límites y, en caso de fallo o de condiciones inadecuadas, deberá disponer de un sistema de ayuda que le permita tomar el mando y quedar seguro. No requiere guía.
5º curso
El vehículo es capaz de conducir solo en cualquier circunstancia. No requiere guía.
Piezas clave
Cámaras
Son imprescindibles para la detección de carriles, señales y luminarias de la carretera, pero pueden ser de gran utilidad. La visión artificial permite a las cámaras ver todo lo que hay a su alrededor y actuar en consecuencia.
Líderes
Emite millones de rayos láser por segundo y, midiendo el tiempo que han tardado los que vuelven, realiza un mapa 3D de la zona, más preciso que el que se obtiene con el radar, y para una máquina más fácil de entender que la imagen 2D de las cámaras. Muy caro.
Radares
Es conocido por las ondas de radio. Especialmente buenos para detectar objetos metálicos grandes (otros coches). Baratos y de alta fiabilidad.
Mapas
Los mapas de precisión son importantes, entre otras cosas, para que el coche sepa exactamente dónde está y para confirmar que las lecturas de los sensores son correctas.
Inteligencia Artificial
El cerebro que debe entender lo que ven los sensores. El aprendizaje automático será clave para entrenar ese cerebro y aprenderlo de las experiencias.