Los vehículos autónomos pueden ser el futuro de la industria automotriz, pero su despegue ha sido más lento de lo esperado. A pesar de su presencia en varias ciudades de EE UU y China, los incidentes relacionados con su uso han supuesto frenazos en su desarrollo. Sin embargo, según un estudio publicado en Nature Communications, estos vehículos son más seguros y menos propensos a accidentes que los coches conducidos por humanos, excepto en ciertas circunstancias.
El estudio, realizado por Mohamed Abdel-Aty y Shengxuan Ding, investigadores de la Universidad Central de Florida, analizó datos de 2.100 vehículos autónomos y 35.133 coches conducidos por humanos durante seis años. Según sus hallazgos, los sistemas avanzados de conducción pueden reducir entre un 50% y un 20% las posibilidades de colisiones por alcance, frontales y laterales, así como salidas de la vía.
Los vehículos autónomos son más eficaces en estas circunstancias debido a sus sensores avanzados y software que analizan rápidamente el entorno circundante y toman decisiones basadas en los datos recibidos. Sin embargo, los humanos superan a estos sistemas en condiciones de poca visibilidad y en maniobras que implican giros.
A pesar de los avances en la tecnología de conducción autónoma, los coches autónomos aún tienen que enfrentar desafíos para incrementar su capacidad de percepción y detección de peligros, así como desarrollar la programación para la toma de decisiones y mecanismos a prueba de fallos. Estos últimos aún representan el 56% de los problemas de la conducción autónoma.
Para mejorar la seguridad de los vehículos autónomos, los investigadores sugieren el uso combinado de cámaras, sensores Lídar (láser), GNSS (navegación por satélite) y radar. Estas tecnologías pueden mejorar las capacidades autónomas en condiciones climáticas adversas y oscuridad, cuando un retraso en la detección de peligros potenciales y en la reacción adecuada puede ser mortal.
El procesamiento de estos datos en tiempo real es un desafío y requiere una potencia informática avanzada, lo que aumenta el coste y la complejidad de estos sistemas. Además, los vehículos autónomos están programados para seguir reglas y escenarios predefinidos que pueden no abarcar todas las situaciones de conducción posibles.
Los investigadores también destacan que los conductores humanos pueden predecir los movimientos de los peatones y actuar con precaución en función de su experiencia de conducción, mientras que los vehículos autónomos pueden tener dificultades para reconocer las intenciones de una persona.
Para superar estos desafíos, Abdel-Aty y Ding proponen sistemas avanzados de detección y percepción, algoritmos predictivos y comunicación del vehículo con todo (V2X).
En este contexto, se están desarrollando diversas soluciones, como la aplicación de la inteligencia artificial para localizar los lugares más peligrosos e incluir esa información en los sistemas de conducción autónoma. También se propone el uso de pinturas que hagan los objetos más visibles a los «ojos» de los vehículos y la implementación de una señal luminosa exterior que indique a los peatones cuándo es seguro cruzar.
Todos estos desarrollos apuntan hacia la autonomía completa (Nivel 5), en la que no se requerirá la intervención humana. Sin embargo, los investigadores señalan que aún falta mucho para alcanzar este nivel debido a desafíos significativos, como el desarrollo de algoritmos y sensores avanzados y las actualizaciones necesarias de la infraestructura para respaldar de manera efectiva la tecnología de los vehículos autónomos.
