En 2015 un policía de Estados Unidos detuvo un vehículo autónomo de Google en una ruta de California. ¿Cuál fue la infracción? ¿Estaba rompiendo el límite de velocidad? Para nada: estaba provocando un embotellamiento por ir más lento que el resto de los automóviles. Lo hacía por cuestiones de seguridad y estaba cumpliendo las reglas. Pero hay muchas situaciones a las que el conductor humano se va acostumbrando, va aprendiendo por su experiencia y ajusta su comportamiento al de los demás conductores humanos; es complicado que un auto robot, tan atento a las reglas, pueda anticipar todo eso. Es otra lógica. Conducir en una situación normal, respetando los semáforos, las señales, en una ciudad con un mapa establecido, no debiera ser tan complicado para una máquina, pero el tema es interactuar con los humanos.
¿A qué se llama vehículo autónomo?
Con el paso del tiempo y los cambios de la tecnología, se fueron haciendo diferentes definiciones de los “autos robot”, “autos que se autoconducen” (self-driving cars) y ahora “vehículos autónomos”. Actualmente se está aceptando la clasificación de la SAE (Sociedad de Ingenieros Automotrices por sus siglas en inglés) que consta de 6 niveles del 0 al 5. El documento fue elaborado en 2016 y en mayo de 2021 emitieron una actualización en conjunto con la ISO. Del nivel 0 al 2 conduce el humano con cierta asistencia del auto; del 3 al 5 conduce el auto con cierta asistencia del humano. Un automóvil es de nivel 0 cuando no tiene autonomía. La SAE pone como ejemplo de estos casos la capacidad de advertir en forma automática que se está saliendo del carril o el frenado automático de emergencia. En los niveles 1 y 2 la asistencia del auto se va incrementando, pero aún se requiere que el conductor humano esté atento y al volante en todo momento. En la tabla de la SAE se da como ejemplo el caso del control de velocidad de crucero adaptativo. Los autos eléctricos de Tesla vienen con un sistema de autopiloto con ciertas tareas autónomas, pero requieren un conductor humano que esté siempre atento y manejando el volante. El fundador y CEO de Tesla, Elon Musk asegura que en un futuro cercano (ahora se habla de fines del 2021) empezarían a construir autos completamente autónomos. En el nivel 3 puede haber algunas actividades autónomas del auto, pero el humano debe estar pendiente de tomar el control cuando la máquina le avise. En el nivel 4 se espera una real autonomía del coche, aunque en condiciones limitadas. Y el nivel 5 es como el 4, pero el automóvil podría autoconducirse sin intervención del humano en todo tipo de situaciones.
¿Cuándo empezaron a fabricarse los vehículos autónomos?
Hubo algunas pruebas puntuales anteriormente, pero en 2004 se dio un hito en este área cuando se jugó el Grand Challenge de DARPA (la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de Estados Unidos). Alí varias universidades e instituciones tenían que recorrer en forma autónoma un tramo en el desierto. Ningún equipo lo logró, pero al año siguiente varios equipos pudieron llegar a la meta, ganando las universidades de Stanford y Carnegie Mellon. En 2007 cambiaron la consigna y tenían que transitar una ciudad ficticia. En 2009 Alphabet (empresa a la que pertenece Google) creó un proyecto de vehículos autónomos con gente del equipo de Stanford que luego se transformó en Waymo. Varias empresas eventualmente empezaron proyectos, como Toyota, Hyundai, Volkswagen, o Uber, que en diciembre 2020 vendió su división de autos robots a Aurora.
¿Existen vehículos autónomos de nivel 3 a 5?
En el mundo se están realizando pruebas con autos que pueden realizar varias actividades en forma autónoma, pero en general con un conductor humano que pueda tomar el control en casos de emergencia. Un ejemplo son los taxis robots que Waymo lanzó en Phoenix de Estados Unidos en 2017-2018. De a poco se fueron haciendo ensayos sin un humano tras el volante y ahora, desde octubre de 2020, están permitiendo que cualquier persona se suba a estos taxis sin conductor. Un usuario que sube videos a Internet compartiendo la experiencia de tomar estos taxis robots, mostró a mediados de mayo último que el vehículo autónomo que estaba usando vio unos conos de un sitio de construcción a mitad de camino y se detuvo sin saber cómo seguir.
El pasajero pidió ayuda en una pequeña pantalla que muestra el trayecto del auto (ubicada delante del asiento trasero) y un empleado de Waymo tuvo que presentarse y conducir el auto hasta la dirección a la cual iba la persona originalmente. En marzo de este año la empresa japonesa Honda presentó el primer auto de nivel 3 que sale al mercado. Se comercializa en modo leasing (alquiler con opción de compra) y pusieron disponibles una cantidad limitada de 100 unidades. La característica principal de nivel 3 que presenta es la de “conductor de embotellamiento” (Traffic Jam Pilot). En el caso de un embotellamiento, el conductor humano puede dejar el control al auto, que acelera, frena y dirige los movimientos. Hasta que el camino se libera y el coche solicita que la persona continúe manejando.
¿Cómo funcionan los vehículos autónomos?
Los vehículos autónomos determinan las características del entorno y sus características propias para tomar decisiones de cómo actuar. Esto es propio de la Inteligencia Artificial. Ejemplos de características del entorno: otros autos, peatones, color de la luz del semáforo, señales de tránsito. Ejemplos de características propias: ubicación, distancia hasta el destino, cantidad restante de combustible. Para poder conseguir esta información, la máquina posee sensores: radares, lídar (o LiDAR), cámaras, sensores de ultrasonido, GPS. Con las cámaras puede ver las señales y semáforos. El GPS le permite saber su ubicación y planificar la trayectoria (el camino a seguir). El lídar, radar y sensor de ultrasonido funcionan emitiendo señales que rebotan y vuelven, midiendo distancias y detectando objetos. El lídar emite un láser y generalmente se encuentra en el techo del auto. El radar se usa por ejemplo para medir la distancia con otro automóvil que esté adelante. El sensor de ultrasonido se utiliza para ayudar al humano a estacionarse. Los sensores podrían verse afectados en su rendimiento por factores como las condiciones climáticas, poca iluminación y hasta suciedad en los aparatos.
¿Por qué es complicado programar un vehículo de nivel 3 a 5?
Porque mucha información se basa en la visión humana. Si muchos autos fueran autónomos (cosa que no parece algo que vaya a pasar pronto) se podría emitir una señal detectable para avisarle que el semáforo está en verde. Pero actualmente se espera que el propio auto vea la luz verde. Y también detecte a los peatones que se cruzan de improviso, los autos que no respetan los cruces de las esquinas. O las barreras bajas de un cruce de tren, un camino cerrado por una obra en construcción, etc. El control de velocidad crucero permite que el auto mantenga una velocidad elegida en forma constante durante el camino. Pero: ¿qué pasa si otro coche se detiene adelante o un objeto se interpone? Para eso, mediante los sensores se implementa el control de velocidad crucero adaptativo, que como su nombre lo indica, va adaptando la velocidad según las circunstancias, y trata de mantener la velocidad esperada cuando se pueda. En diciembre de 2018, por ejemplo, un policía de California vio un Tesla con el conductor aparentemente dormido. Empezó a seguirlo con luces y sirena, pero el conductor no reaccionaba y el auto siguió adelante. Para detenerlo, otro patrullero se interpuso delante del coche y a medida que el policía disminuía su velocidad, el Tesla detrás también se fue deteniendo. Según dicen en los medios, los Waymo pueden diferenciar peatones de policías y detectar autos con luces como patrulleros y ambulancias. Cada vez más se están aplicando técnicas de Machine Learning (parte de la Inteligencia Artificial) para mejorar la “visión” de estos coches. Se le enseña a la máquina a través de datos históricos e imágenes a detectar objetos. Se entrena un sistema (una aplicación, un programa de computadora) mostrándole ejemplos de imágenes de peatones, de ciclistas, de semáforos, etc. que luego la máquina visualiza y determina si es un poste estático, o una persona en movimiento, o un automóvil que se cruza, por ejemplo. Una técnica muy utilizada es la llamada Deep Learning.
El futuro
Los cambios en la sociedad son paulatinos, y dependen de las necesidades y posibilidades de las personas. La tecnología va avanzando, pero aún es costosa, faltan definir temas legislativos, de seguros. Los vehículos autónomos van recorriendo calles del mundo, pero el humano resulta en general un mejor conductor, ya que posee flexibilidad, experiencia y sentido común al tomar las decisiones al momento de transitar rutas y ciudades. Por ejemplo, sería difícil que en el futuro los autos no tengan volante, por más que fueran totalmente autónomos. A las personas les gusta conducir.
Por: Marcela Riccillo
Fuente: La Nación
