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Pistas en la evolución de la conducción automatizada: un vistazo al camino dejado por Google

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Una gran cantidad de mejoras han ido asentándose en la sociedad moderna gracias a los avances tecnológicos generados en las últimas décadas. La reducción del impacto medioambiental, la optimización del tiempo, el aumento de la seguridad, y las mejoras en el desplazamiento, incluyendo el de las personas con movilidad reducida son promesas que poco a poco se van materializando en realidades de la mano de tecnologías como la conducción automatizada.

La idea de vehículos que se conduzcan de forma autónoma no es nueva, y se remonta a una época más cercana a la patente del primer automóvil (1886) que a nuestra época actual. Específicamente estamos hablando de la Feria Mundial de 1939 “Futurama”.

No obstante, no fue hasta el inicio de nuestro siglo, cuando surgieron eventos verdaderamente disruptivos como las competiciones organizadas por DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) en los Estados Unidos.

DARPA, en la primera década de los 2000s, organizó una serie de eventos donde se demostraría la viabilidad de la tecnología. Se consideraron ambientes que no eran estructurados y entornos urbanos donde existían una gran cantidad de interacciones que involucran al vehículo. Estos eventos fueron el Grand Challenge 2005 y el Urban Challenge 2007, donde la universidad de Stanford logró el primer puesto en el 2005 y la Universidad Carnegie Mellon (CMU) haría lo mismo en el 2007.

Además de crearse las bases del estado del arte, también surgió la necesidad de establecer cierto nivel de estandarización en el nivel de automatización de los vehículos. Esto conllevaría a la creación de los niveles SAE de automatización, los cuales son cinco, además del nivel 0 considerado cuando no se posee ningún tipo de automatización. Si bien es cierto que se presta un poco a confusión las fronteras entre cada uno de estos niveles, se podría decir que la tecnología de Tesla se encuentra entre un nivel L2 y L3, mientras que Google apunta a un nivel L4, dejando el nivel L5 a un futuro aún lejano.

De esta manera, con unas bases tecnológicas más consolidadas, han ido surgiendo equipos y empresas que se encuentran liderando nuevas iniciativas relacionadas con la conducción automatizada. Un terreno que tradicionalmente era abarcado en su totalidad por la industria del automóvil, hoy en día es ocupado en gran medida por empresas tecnológicas como Tesla, TomTom, Intel, Uber, o Google, además de un sin número de “start-ups”. Quizás el proyecto con más envergadura, tanto por duración como por impacto, ha sido el de Google, específicamente con su empresa Waymo, que es filial de Alphabet.

El proyecto de conducción automatizada de Google tiene sus inicios en 2009, y siempre se ha encontrado liderado por hábiles conocedores del campo como son el ingeniero Chris Urmson (CMU, Urban Challenge 2007), y posterior al 2013 por Sebastian Thrun (Stanford, Grand Challenge 2005). Además de tener un equipo de ingenieros e investigadores reconocidos, Google también ha conseguido dejar su nombre en los hitos de la conducción automatizada.

Waymo ha logrado alcanzar una cantidad superior a los 20 millones de millas conducidas de forma “autónoma” en vías públicas, sin contar los 10.000 millones de millas alcanzados en simulación. Además, es la primera empresa en establecer una fábrica de producción en masa de vehículos de nivel L4, y establecer un servicio de recogida de pasajeros automatizado (Waymo One). Aún quedan pendientes muchos hitos que han sido mejorados, inclusive por ellos mismos. No obstante, todo el éxito entorno a esta empresa ha despertado el interés de competidores para hacerse con un espacio dentro del “mercado” de los vehículos automatizados.

El estímulo producido por los avances de Waymo, y de otras tantas start-ups, ha despertado el interés de fabricantes tradicionales de vehículos. Este es el caso de General Motors (GM) que adquirió la start-up “Cruise” en 2016, y cuyo origen se remonta al año 2013. Aun siendo “joven”, la empresa demostró la capacidad de poder impulsar los vehículos de GM a un nivel apto para competir con Waymo.

Por otra parte, existen condiciones que están llevando a la tecnología a un nivel menor de progreso. Este es el caso de los ambientes urbanos, específicamente zonas como las que rodean a Sillicon Valley, que se caracterizan por calles estrechas y una alta densidad de peatones. Todo ello está provocando que los servicios de automatización que operan en esta zona reciban una gran cantidad quejas por parte de los usuarios, en su mayoría expertos en el área. Quizás sirva para reflexionar en la complejidad y viabilidad técnica de tener servicios de este estilo en la gran mayoría de ciudades europeas, donde la entramada estructura de callejuelas puede ser un verdadero reto, incluso para un conductor experto y conocedor de la zona en cuestión.

Parecería que esto puede llegar a detener iniciativas como las de Waymo, pero ha quedado demostrado que esta empresa es capaz de soportar procesos de adaptación según los requerimientos del mercado. Por ejemplo, una serie de camiones Peterbilt han sido desplegados en el área de Texas guiados por los sistemas inteligentes de Waymo, evitando las condiciones de los entramados urbanos y aprovechando los beneficios de este mercado, donde uno de cada 16 tejanos tiene relación directa con el transporte de mercancías con camiones. Así mismo, empresas como Aurora, fundada por Chris Urmson, también han sabido identificar este nicho, y han iniciado el desafío de competir con los camiones y vehículos automatizados de Waymo.

Sin duda alguna, considerando los retos que se aproximan en la validación de estos sistemas, el futuro de los vehículos automatizados de nivel L4 “no queda tallado en piedra”. Sin embargo, sí es claro que la tecnología está apuntando de forma más consolidada al establecimiento de servicios de transporte, tanto de personas como de mercancías, y no tanto al mercado de la venta del vehículo particular.

Con el objetivo de llevar la industria de la región europea a niveles de posicionamiento internacional todo apunta a la conveniencia de seguir los pasos que han ido dejando algunos grandes en la temática, como los mencionados Cruise, Aurora, o algún día Waymo.

Sobre Ray Alejandro Lattarulo

Ray Alejandro Lattarulo Arias: Es un investigador que trabaja desde 2016 con TECNALIA, en el grupo de conducción automatizada. Obtuvo la titulación de Ingeniero Electrónico de la Universidad Simón Bolívar (Venezuela) en 2013, y en 2019 obtuvo el título de PhD. en Ingeniería de Control, Automatización y Robótica de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU).

Anteriormente, ha trabajo en el instituto de investigación francés INRIA, además de haber trabajado en control y automática industrial. Actualmente trabaja en algoritmos de optimización de trayectorias y control para vehículos automatizados.

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