Los vehículos autónomos no terminan con los vehículos de motor. Todavía quedan unos años en los medios de la ciudad de EE UU y China que se desarrollan lentamente y cualquier incidente sustenta un frenesí en el desarrollo. Sin embargo, la ruta de la automatización genera ventas. Según la Dirección General de Tráfico, el 90% de los accidentes se deben a errores humanos y a cualquier desarrollo tecnológico que provoque una deficiencia, lo que supone que el paso del año ha costado la vida a 1.145 personas en España, según la Dirección General de Tráfico. Tráfico, o 1,19 millones. en todo el mundo, según la Organización Mundial de la Salud. Un estudio lanzado hoy Comunicaciones naturales Está claro que los vehículos autónomos son más seguros y tienen menos probabilidades de verse implicados en desastres que los coches conducidos por seres humanos, salvo en dos circunstancias: en giros o en condiciones de baja visibilidad.
A Mohamed Abdel-Aty y Shengxuan Ding, investigadores de transporte, ingeniería eléctrica, automoción y ciencias informáticas de la Universidad de Florida Central, se les encargó llegar a esta conclusión analizando datos de 2.100 vehículos de conducción autónoma y 35.133 coches con personas al volante. durante sus años. Los sistemas de conducción más avanzados, según el estudio, reducen entre un 50% y un 20% las posibilidades de colisiones por altura, frontales y laterales, así como de salida de la vía, que en España suponen la causa de nueve de cada 10 accidentes. .
En todos estos casos, los sistemas de conducción autónomos han demostrado ser más eficientes que los humanos. “Esto debe ser que este equipo está equipado con sensores y software Avanzados (programas) que pueden analizar rápidamente la incidencia y tomar decisiones en base a los datos recibidos. Hay muchos beneficios potenciales en términos de seguridad vial, como la reducción del error humano, la fatiga y las distracciones”, dijeron los autores.
Sin embargo, en las condiciones de visibilidad del momento, para los humanos o para el anunciante y en las manipulaciones que involucran a los gobiernos, los humanos tienen entre dos y cinco veces la eficiencia de los sistemas autónomos. «Estas son áreas donde la tecnología de conducción autónoma puede requerir un mayor refinamiento para igualar o superar las capacidades de conducción humana», explican los autores.
De esta forma, según el estudio, la tecnología no es superior a los conductores en todas las circunstancias y a los coches autónomos, cuyo objetivo es aumentar su capacidad de percepción y detección de animales, así como desarrollar programación para el volumen de decisiones y mecanismos. una evaluación de caídas. Estos últimos representan el 56% de los problemas de conducción autónoma.
“El desarrollo de la seguridad de los vehículos automatizados implica sensores avanzados, algoritmos robustos y consideraciones de diseño inteligente. Las estrategias incluyen mejorar los sensores meteorológicos y la iluminación, así como una integración eficiente de los datos», explican los autores en una carta conjunta. Entre ellas se incluyen soluciones tecnológicas, como el uso combinado de cámaras y sensores Lídar (láser), GNSS (navegación por satélite) y radar. , que mejoran las capacidades autónomas en escenarios de nubosidad, nieve, lluvia y oscuridad, cuando hay retroalimentación sobre la detección de peligros potenciales y una respuesta adecuada puede ser fatal.
“La fusión de sensores”, añadieron los investigadores, “permite la verificación cruzada de la información para reducir los errores. Sin embargo, el procesamiento de estos datos en tiempo real es retroalimentación y requiere potencia informática avanzada, lo que aumenta el costo y la complejidad de estos sistemas”.
“Es importante generar suficiente información y registrar la detección completa del entorno circulante antes de los límites de los rangos de los sensores. Además, algunos vehículos autónomos están programados para seguir reglas y escenarios predefinidos que no pueden adaptarse a todas las situaciones de conducción posibles”, dijeron los autores.
En este sentido, los investigadores saben que los conductores humanos pueden «predecir los movimientos de los conductores y actuar con cuidado en función de su experiencia de conducción, mientras que los vehículos autónomos pueden tener dificultades para reconocer las intenciones de una persona, lo que puede provocar frecuencias de aparición o accidentes provocados por la falta de comprensión de las señales sociales». y razonamiento psicológico”.
Para mejorar esta brecha, Mohamed Abdel-Aty y Shengxuan Ding proponen “sistemas avanzados de detección y percepción, algoritmos predictivos y comunicación del vehículo con todo”. Este último concepto es el de conocimiento de V2X (vehículo hacha) y se refiere a que los dispositivos no sólo detectan el riesgo potencial y lanzan una maniobra para salvar, con el fin de compararlos con otros coches y sistemas de seguridad para que esto suceda. «Si bien tanto los vehículos automatizados como los conductores humanos enfrentan desafíos con una visibilidad limitada, los primeros pueden utilizar tecnologías y datos avanzados para una mejor asistencia de seguridad», explican los autores.
Avanza la investigación para dotar a los vehículos de sentidos parecidos a los humanos y mejorar la latencia (tiempo de respuesta). Dos obras publicadas por Naturaleza Considere desarrollar un procesador para responder rápidamente a un evento con información mínima y un nuevo sistema (algoritmo) para mejorar la precisión de la visión mecánica con menor latencia. En el mismo campo trabajan el Instituto de Microelectrónica (Imse) de la capital andaluza, el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Sevilla.
“Los sistemas de asistencia al conductor actuales, como MobileEye, que están integrados en más de 140 millones de automóviles en todo el mundo, funcionan con cámaras estándar que toman 30 fotografías por segundo, es decir, 33 millones de imágenes. Además, necesitas un mínimo de tres fotografías para detectar una forma fiable en la torreta o el coche. Esto aumenta el tiempo total para iniciar la maniobra de frenado a 100 milisegundos. Nuestro sistema nos permite reducir este tiempo de trabajo sin necesidad de utilizar una cámara de alta velocidad, lo que representa un coste computacional enorme”, explica Davide Scaramuzza, profesor de robótica de la Universidad de Zurich (Suiza) e investigador de cámaras de eventos.
Bernabé Linares, catedrático de Investigación del Imse, ha desarrollado sistemas de visión esenciales para la percepción humana y fundamentales para los vehículos autónomos. “La retina biológica no tiene imágenes. Toda la información se relaciona con el nervio óptico y el cerebro del proceso. En la cámara convencional, cada píxel es autónomo y, como muchos, debe interactuar con sus vecinos para ajustar el brillo. Pero una imagen digital a la salida de un túnel puede ser para nosotros completamente blanca o negra, pero en condiciones muy extremas podemos ver lo que hay dentro y fuera”, explica.
Otra solución es aplicar inteligencia artificial para localizar los lugares más peligrosos e incluir esta información en sistemas de conducción autónoma para acondicionar tus manos. Esta es la línea de trabajo de Quynh Nguyen, epidemiólogo y estadístico de la Facultad de Salud Pública de la Universidad de Maryland, quien publicó un estudio en British Medical Journal (BMJ) sobre prevención de lesiones. «Es crucial comprender que los accidentes físicos pueden aumentar o reducir las colisiones mortales y que las comunidades son las más afectadas por esto», argumenta Nguyen.
La Sociedad Química Americana (ACS por sus siglas en inglés) sugiere el uso de pinturas que permitan resaltar los objetos más visibles. ojos de vehículos. En este sentido, ha desarrollado un “tinte negro altamente reflectante que podría ayudar a los coches autónomos a ver objetos oscuros y hacer más segura la conducción mecánica”.
Investigadores de la Universidad de Iowa investigaron la posibilidad de equipar a los vehículos con una señal luminosa exterior que indique en los faros cuándo es seguro pasar delante de un vehículo autónomo porque se identifica con la persona y tiene parachoques.
Todos los proyectos tienen total autonomía (nivel 5) y no requieren intervención humana. Según investigadores de la Universidad de Florida Central, «podrían leer que han pasado muchos años debido a desafíos importantes». Esto incluye el desarrollo de algoritmos y sensores avanzados y las actualizaciones de infraestructura necesarias para responder eficazmente a la tecnología de vehículos automatizados”.
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