Automatización vehicular

La automatización vehicular utiliza tecnología para asistir o reemplazar al operador de un vehículo como un automóvil, camión, aeronave, cohete, vehículo militar o barco. ^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}^{[ 4 ]}^{[ 5 ]}^{[ 6 ]} Los vehículos asistidos son semiautónomos , mientras que los vehículos que pueden viajar sin un operador humano son autónomos . ^{[ 3 ]} El grado de autonomía puede estar sujeto a varias restricciones, como las condiciones. La autonomía es posible gracias a los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) de capacidad variable.

La tecnología relacionada incluye software avanzado, mapas, modificaciones del vehículo y asistencia externa al mismo. Se han analizado los beneficios de considerar la conducción automatizada desde la perspectiva de los sistemas sociotécnicos. ^{[ 7 ]}

La autonomía plantea diversos problemas para los viajes por carretera, aire y mar. Las carreteras presentan la mayor complejidad debido a la imprevisibilidad del entorno de conducción, que incluye diversos diseños de carreteras, condiciones de conducción, tráfico, obstáculos y diferencias geográficas/culturales. ^{[ 8 ]}

La autonomía implica que el vehículo es responsable de todas las funciones de percepción, monitoreo y control. ^{[ 9 ]}

Niveles de autonomía de la SAE

La clasificación de niveles de la SAE se basa en el rol del conductor, más que en las capacidades del vehículo, aunque estas están relacionadas en forma de un "modo de conducción" (también conocido como " escenario de conducción "). El modo se determina mediante un dominio de diseño operativo (ODD) y un "requisito de conducción dinámico". El ODD es la circunstancia en la que se encuentra el vehículo, y el requisito de conducción es lo que el sistema debe hacer para mantenerse seguro dentro de los límites de dicho ODD. Estos dos elementos definen el nivel de la SAE. ^{[ 10 ]}

Tecnología

Software

El software de vehículos autónomos generalmente contiene varios módulos diferentes que trabajan juntos para habilitar capacidades de conducción autónoma. ^{[ 11 ]}^{[ 12 ]}^{[ 13 ]} El módulo de percepción ingiere y procesa datos de varios sensores, como cámaras , LIDAR , RADAR y SONAR ultrasónico , para crear una comprensión integral del entorno del vehículo. ^{[ 14 ]} El módulo de localización utiliza datos de nube de puntos 3D , GPS , IMU e información de mapeo para determinar la posición precisa del vehículo, incluyendo su orientación, velocidad y velocidad angular . ^{[ 12 ]}^{[ 15 ]} El módulo de planificación toma entradas tanto de percepción como de localización para calcular acciones a realizar, como salidas de velocidad y ángulo de dirección. ^{[ 16 ]} Estos módulos suelen estar respaldados por algoritmos de aprendizaje automático , particularmente redes neuronales profundas , ^{[ 17 ]} que permiten al vehículo detectar objetos, interpretar patrones de tráfico, ^{[ 18 ]} y tomar decisiones en tiempo real. ^{[ 19 ]} Además, los sistemas de conducción autónoma modernos emplean cada vez más técnicas de fusión de sensores que combinan datos de múltiples sensores para mejorar la precisión y la fiabilidad en diferentes condiciones ambientales. ^{[ 20 ]}^{[ 21 ]}

Percepción

El sistema de percepción es responsable de observar el entorno. Debe identificar todo lo que pueda afectar el viaje, incluyendo otros vehículos, peatones, ciclistas, sus movimientos, las condiciones de la carretera, los obstáculos y otros problemas. ^{[ 22 ]} Varios fabricantes utilizan cámaras, radar , lidar , sonar y micrófonos que pueden minimizar errores de forma conjunta. ^{[ 22 ]}^{[ 23 ]}

Los sistemas de navegación son un elemento esencial en los vehículos autónomos. El Sistema de Posicionamiento Global (GPS) se utiliza para la navegación aérea, marítima y terrestre, especialmente en terrenos irregulares.

Para los vehículos de carretera, destacan dos enfoques. Uno consiste en utilizar mapas que contienen datos sobre carriles e intersecciones, confiando en el sistema de percepción del vehículo para completar los detalles. El otro consiste en utilizar mapas muy detallados que reducen el alcance de la toma de decisiones en tiempo real, pero requieren un mantenimiento significativo a medida que el entorno evoluciona. ^{[ 17 ]} Algunos sistemas recurren a la colaboración ciudadana para actualizar sus mapas, utilizando los propios vehículos para reflejar cambios como obras o el tráfico utilizado por toda la flota de vehículos. ^{[ 24 ]}

Otra fuente potencial de información es el propio entorno. Los sistemas de monitorización vial pueden proporcionar datos de tráfico y utilizarlos para optimizar el uso de un sistema vial limitado. ^{[ 25 ]} Además, las tecnologías modernas de mejora del GNSS , como el posicionamiento cinemático en tiempo real (RTK) y el posicionamiento preciso de puntos (PPP), mejoran la precisión del posicionamiento del vehículo a un nivel submétrico, lo cual es crucial para la navegación autónoma y la toma de decisiones. ^{[ 26 ]}

Historia

El "Stanford Cart", creado por Hans Moravec a finales de la década de 1970 mientras era estudiante de posgrado, fue el primer vehículo autónomo experimental. Fue un precursor de los proyectos de aterrizaje lunar y marciano de la NASA , ya que en ese momento se sabía que los tiempos de retardo de la señal de radio habrían hecho impracticable cualquier control que no fuera autónomo. La caja descansaba sobre 4 ruedas de bicicleta y tenía una cámara, una batería y una antena de radio que la conectaban de forma inalámbrica a una computadora remota. También podía dirigirse a distancia. ^{[ 27 ]} Moravec logró que el Cart navegara sorteando grandes obstáculos en una habitación de 30 metros de largo, aunque tardaba 5 horas, ya que el Cart se detenía con frecuencia mientras la computadora procesaba imágenes que analizaba y luego respondía con instrucciones de navegación.

Aproximadamente 20 años después, el Laboratorio de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon desarrolló ALVINN (Vehículo Terrestre Autónomo en una Red Neuronal), un vehículo con 3 computadoras Sun Microsystems a bordo que, utilizando una cámara y un telémetro láser, podía conducirse lentamente por una carretera monitoreando la línea divisoria blanca. ^{[ 28 ]}^{[ 29 ]}

En la legislación de la Unión Europea, los vehículos automatizados se refieren específicamente a vehículos de carretera (automóviles, camiones o autobuses). ^{[ 30 ]} Para estos vehículos, se define legalmente una diferencia específica entre los sistemas avanzados de asistencia al conductor y los vehículos autónomos/automatizados, en función de las diferencias de responsabilidad.

La Fundación AAA para la Seguridad Vial probó dos sistemas de frenado automático de emergencia: algunos diseñados para prevenir colisiones y otros para mitigar su gravedad. La prueba analizó modelos populares como el Volvo XC90 2016 , el Subaru Legacy , el Lincoln MKX , el Honda Civic y el Volkswagen Passat . Los investigadores evaluaron la eficacia de frenado de cada sistema al aproximarse a objetivos en movimiento y estáticos. Se descubrió que los sistemas capaces de prevenir colisiones reducían la velocidad de los vehículos al doble que los sistemas diseñados para mitigar la gravedad de las colisiones. Cuando los dos vehículos de prueba circulaban a menos de 48 km/h (30 mph) de distancia, incluso aquellos diseñados para reducir la gravedad de las colisiones las evitaron en el 60 % de los casos. ^{[ 31 ]}

Sartre

El objetivo del proyecto SAfe Road TRains for the Environment (Sartre) era posibilitar la conducción en convoy, en la que una fila de automóviles y camiones (un "tren") sigue a un vehículo conducido por humanos. Se preveía que los trenes proporcionarían comodidad y permitirían que los vehículos que los seguían viajaran de forma segura a su destino. Los conductores humanos que se encontraran con un tren podrían unirse y delegar la conducción al conductor humano. ^{[ 32 ]}

Pruebas

Se probaron vehículos autónomos de Uber en Pittsburgh, Pensilvania. Las pruebas se detuvieron después de que un coche autónomo matara a una mujer en Arizona. ^{[ 33 ]}^{[ 34 ]} Se han probado autobuses automatizados en California. ^{[ 35 ]} En San Diego, California, una prueba de autobús automatizado utilizó marcadores magnéticos. El control longitudinal de pelotones de camiones automatizados utilizó radio de ondas milimétricas y radar. Waymo y Tesla han realizado pruebas. El FSD de Tesla permite a los conductores introducir un destino y dejar que el coche tome el control.

Riesgos y responsabilidades

Ford ofrece Blue Cruise, una tecnología que permite que los coches geolocalizados conduzcan de forma autónoma. ^{[ 36 ]}

Se indica a los conductores que permanezcan atentos y se implementan advertencias de seguridad para alertar al conductor cuando se necesita una acción correctiva. ^{[ 37 ]} Tesla, Incorporated tiene un incidente registrado que resultó en una muerte involucrando el sistema de conducción automatizada en el Tesla Model S. ^{[ 38 ]} El informe del accidente revela que el accidente fue resultado de la falta de atención del conductor y el sistema de piloto automático no reconoció la obstrucción más adelante. ^{[ 38 ]} Tesla también ha tenido múltiples casos en los que el vehículo chocó contra una puerta de garaje. Según el libro "El conductor en el coche sin conductor: cómo tus elecciones tecnológicas crean el futuro", Tesla realiza automáticamente una actualización durante la noche. La mañana después de la actualización, el conductor usó su aplicación para "llamar" a su coche y este chocó contra la puerta de su garaje.

Otro defecto de los sistemas de conducción automatizada es que eventos impredecibles, como el clima o el comportamiento de otros conductores, pueden causar accidentes fatales debido a que los sensores que monitorean el entorno del vehículo no pueden proporcionar acciones correctivas. ^{[ 37 ]}

Para superar algunos de los desafíos de los sistemas de conducción automatizada, se han propuesto metodologías novedosas basadas en pruebas virtuales, simulación de flujo de tráfico y prototipos digitales, ^{[ 39 ]} especialmente cuando se emplean algoritmos novedosos basados en enfoques de inteligencia artificial que requieren conjuntos de datos de entrenamiento y validación extensos.

La implementación de sistemas de conducción automatizada plantea la posibilidad de cambiar los entornos construidos en áreas urbanas, como la expansión de las regiones suburbanas debido a la mayor facilidad de movilidad. ^{[ 40 ]}

Desafíos

Hacia 2015, varias compañías de automóviles autónomos, incluidas Nissan y Toyota, prometieron tener vehículos autónomos para 2020. Sin embargo, las predicciones resultaron ser demasiado optimistas. ^{[ 41 ]}

Todavía existen muchos obstáculos para el desarrollo de vehículos totalmente autónomos de Nivel 5, que es la capacidad de operar en cualquier condición. Actualmente, las empresas se centran en la automatización de Nivel 4, que permite operar bajo ciertas circunstancias ambientales. ^{[ 41 ]}

Todavía existe debate sobre cómo debería ser un vehículo autónomo. Por ejemplo, aún se discute si se debe incorporar lidar a los sistemas de conducción autónoma. Algunos investigadores han desarrollado algoritmos que utilizan únicamente datos de cámara y que alcanzan un rendimiento comparable al del lidar. Sin embargo, los datos de cámara a veces generan cuadros delimitadores imprecisos, lo que conlleva predicciones deficientes. Esto se debe a la naturaleza superficial de la información que proporcionan las cámaras estéreo , mientras que la incorporación de lidar proporciona a los vehículos autónomos una distancia precisa a cada punto del vehículo. ^{[ 41 ]}

Desafíos técnicos

Integración de software: Debido a la gran cantidad de sensores y procesos de seguridad que requieren los vehículos autónomos, la integración de software sigue siendo una tarea compleja. Un vehículo autónomo robusto debe garantizar que la integración de hardware y software permita la recuperación ante fallos de componentes. ^{[ 42 ]}
Predicción y confianza entre vehículos autónomos: Los coches totalmente autónomos deberían poder anticipar las acciones de otros coches como lo hacen los humanos. Los conductores humanos son muy buenos prediciendo el comportamiento de otros conductores, incluso con una pequeña cantidad de datos como el contacto visual o los gestos con las manos. En primer lugar, los coches deberían ponerse de acuerdo sobre las normas de tráfico, a quién le toca conducir en una intersección, etc. Esto se convierte en un problema mayor cuando coexisten coches conducidos por humanos y coches autónomos, debido a la mayor incertidumbre. Se espera que un vehículo autónomo robusto mejore su comprensión del entorno para abordar este problema. ^{[ 42 ]}
Ampliación: La cobertura de las pruebas de vehículos autónomos podría no ser lo suficientemente precisa. En casos de tráfico denso y obstrucciones, se requiere un tiempo de respuesta más rápido o mejores algoritmos de seguimiento por parte de los vehículos autónomos. En casos donde se encuentran objetos no visibles, es importante que los algoritmos puedan rastrearlos y evitar colisiones. ^{[ 42 ]}

Estas características requieren numerosos sensores, muchos de los cuales se basan en sistemas microelectromecánicos (MEMS) para mantener un tamaño reducido, alta eficiencia y bajo costo. Entre los sensores MEMS utilizados en vehículos, destacan los acelerómetros y giroscopios , que miden la aceleración en múltiples ejes ortogonales, algo fundamental para detectar y controlar el movimiento del vehículo.

Desafíos sociales

Un paso fundamental para lograr la implementación de vehículos autónomos es la aceptación por parte del público en general. Esto proporciona directrices a la industria automotriz para mejorar su diseño y tecnología. Los estudios han demostrado que muchas personas creen que usar vehículos autónomos es más seguro, lo que subraya la necesidad de que las empresas automotrices garanticen que estos vehículos ofrecen mayores beneficios en materia de seguridad. El modelo de investigación TAM desglosa los factores importantes que afectan la aceptación del consumidor en: utilidad, facilidad de uso, confianza e influencia social. ^{[ 43 ]}

El factor de utilidad estudia si los vehículos autónomos son útiles en el sentido de que proporcionan beneficios que ahorran tiempo a los consumidores y simplifican sus vidas. El grado de confianza de los consumidores en la utilidad de los vehículos autónomos en comparación con otras soluciones de transporte es un factor determinante. ^{[ 43 ]}
El factor de facilidad de uso estudia la facilidad de uso de los vehículos autónomos. Si bien se ha cuestionado la idea de que los consumidores valoran más la facilidad de uso que la seguridad, sigue siendo un factor importante que influye indirectamente en la intención del público de utilizar vehículos autónomos. ^{[ 43 ]}
El factor de confianza estudia la seguridad, la privacidad de los datos y la protección de la seguridad de los vehículos autónomos. Un sistema más confiable tiene un impacto positivo en la decisión del consumidor de usar vehículos autónomos. ^{[ 43 ]}
El factor de influencia social estudia si la influencia de otros afectaría la probabilidad de que un consumidor adquiera vehículos autónomos. Los estudios han demostrado que el factor de influencia social está positivamente relacionado con la intención de comportamiento. Esto podría deberse a que los automóviles tradicionalmente sirven como símbolo de estatus que representa la intención de uso y el entorno social de la persona. ^{[ 43 ]}

Desafíos regulatorios

Las pruebas en tiempo real de vehículos autónomos son una parte inevitable del proceso. Al mismo tiempo, los reguladores de la automatización vehicular se enfrentan al reto de proteger la seguridad pública y, a la vez, permitir que las empresas de vehículos autónomos prueben sus productos. Los grupos que representan a las empresas de vehículos autónomos se resisten a la mayoría de las regulaciones, mientras que los grupos que representan a los usuarios vulnerables de la vía y la seguridad vial presionan para que se establezcan barreras regulatorias. Para mejorar la seguridad vial, se insta a los reguladores a encontrar un punto intermedio que proteja al público de la tecnología inmadura, al tiempo que permita a las empresas de vehículos autónomos probar la implementación de sus sistemas. ^{[ 44 ]} Los reguladores se enfrentan a desafíos formidables, como las ambigüedades jurisdiccionales, la rápida obsolescencia de las tecnologías actuales y la falta de datos prospectivos de costo-beneficio para respaldar el desarrollo regulatorio. ^{[ 45 ]} También se han propuesto incorporar el conocimiento regulatorio de seguridad de la automatización de la aviación a los debates sobre la implementación segura de vehículos autónomos, debido a la experiencia que el sector de la aviación ha adquirido durante décadas en temas de seguridad. ^{[ 46 ]}

Vehículos terrestres

En algunos países, se aplican leyes y reglamentos específicos a los vehículos de motor que circulan por carretera (como coches, autobuses y camiones), mientras que otras leyes y reglamentos se aplican a otros vehículos terrestres, como tranvías, trenes o vehículos guiados automáticamente, lo que hace que operen en diferentes entornos y condiciones.

vehículos de circulación por carretera

Un sistema de conducción automatizada se define en una enmienda propuesta al artículo 1 del Convenio de Viena sobre Tráfico Vial :

(ab) " Sistema de conducción automatizada " se refiere a un sistema de vehículo que utiliza tanto hardware como software para ejercer un control dinámico de un vehículo de forma continua.
(ac) El "control dinámico" se refiere a la ejecución de todas las funciones operativas y tácticas en tiempo real necesarias para mover el vehículo. Esto incluye controlar el movimiento lateral y longitudinal del vehículo, monitorear el entorno vial, responder a eventos en el entorno del tráfico vial y planificar y señalizar las maniobras. ^{[ 47 ]}

Esta enmienda entrará en vigor el 14 de julio de 2022, a menos que sea rechazada antes del 13 de enero de 2022. ^{[ 48 ]}

Una función de conducción automatizada debe describirse con suficiente claridad para que pueda distinguirse de una función de conducción asistida.

— SMMT ^{[ 49 ]}

Existen dos estados claros: un vehículo es asistido, con el conductor apoyado por la tecnología, o es automatizado, donde la tecnología reemplaza al conductor de manera efectiva y segura.

— SMMT ^{[ 49 ]}

Entre los vehículos terrestres que emplean automatización y teleoperación se incluyen pórticos para astilleros, camiones mineros, robots de desactivación de bombas, insectos robóticos y tractores sin conductor .

Existen numerosos vehículos terrestres autónomos y semiautónomos diseñados para el transporte de pasajeros. Un ejemplo de ello es la tecnología FROG (Free-Rangeing on Grid ), que consta de vehículos autónomos, una vía magnética y un sistema de supervisión. El sistema FROG se utiliza con fines industriales en fábricas y desde 1999 opera en el ParkShuttle , un sistema de transporte público tipo PRT en la ciudad de Capelle aan den IJssel, que conecta el parque empresarial Rivium con la vecina ciudad de Rotterdam (donde la ruta finaliza en la estación de metro Kralingse Zoom ). El sistema sufrió un accidente en 2005 ^{[ 50 ]} que resultó ser causado por un error humano. ^{[ 51 ]}

Las aplicaciones de la automatización en vehículos terrestres incluyen las siguientes:

Sistema de seguimiento de vehículos ESITrack, Lojack .
Alarma de visión trasera, para detectar obstáculos detrás.
El sistema de frenos antibloqueo (ABS) (también conocido como Asistencia de Frenado de Emergencia ( EBA )), a menudo combinado con la distribución electrónica de la fuerza de frenado (EBD), evita que los frenos se bloqueen y se pierda tracción durante el frenado. Esto reduce las distancias de frenado en la mayoría de los casos y, lo que es más importante, permite al conductor controlar el volante mientras frena.
El sistema de control de tracción (TCS) activa los frenos o reduce la aceleración para restablecer la tracción si las ruedas motrices comienzan a patinar.
Tracción en las cuatro ruedas (AWD) con diferencial central. La distribución de potencia a las cuatro ruedas reduce las posibilidades de que patinen. Además, presenta menos sobreviraje y subviraje .
Control electrónico de estabilidad (ESC) (también conocido como Programa electrónico de estabilidad (ESP), Regulación de deslizamiento de aceleración (ASR) y Bloqueo electrónico del diferencial (EDL) de Mercedes-Benz ). Utiliza varios sensores para intervenir cuando el vehículo detecta una posible pérdida de control. La unidad de control del vehículo puede reducir la potencia del motor e incluso aplicar los frenos en ruedas individuales para evitar el subviraje o el sobreviraje .
La respuesta dinámica de la dirección (DSR) corrige la velocidad del sistema de dirección asistida para adaptarlo a la velocidad del vehículo y a las condiciones de la carretera.

La investigación continúa y ya existen prototipos de vehículos terrestres autónomos.

coches

La automatización integral de los automóviles se centra en la introducción de coches robotizados o en la modificación de los diseños de automóviles modernos para que sean semiautónomos.

Los diseños semiautónomos podrían implementarse antes, ya que dependen menos de tecnologías que aún se encuentran a la vanguardia de la investigación. Un ejemplo es el monorraíl de doble modo. Grupos como RUF (Dinamarca) y TriTrack (EE. UU.) están trabajando en proyectos que consisten en vehículos privados especializados que se conducen manualmente en carreteras convencionales, pero que también se acoplan a un monorraíl o vía guiada por la que circulan de forma autónoma.

Como método para automatizar los automóviles sin modificarlos tanto como un vehículo robótico , los sistemas automatizados de autopistas (AHS, por sus siglas en inglés) buscan construir carriles en las autopistas equipados con, por ejemplo, imanes para guiar los vehículos. Los vehículos automatizados cuentan con frenos automáticos denominados Sistema de Frenado Automático para Vehículos (AVBS, por sus siglas en inglés). Las computadoras de la autopista gestionarían el tráfico y dirigirían los automóviles para evitar colisiones.

En 2006, la Comisión Europea estableció un programa de desarrollo de automóviles inteligentes llamado Iniciativa Emblemática del Automóvil Inteligente . ^{[ 52 ]} Los objetivos de ese programa incluyen:

control de crucero adaptativo
Sistema de advertencia de salida de carril
Proyecto AWAKE para conductores somnolientos

Existen otros usos de la automatización en relación con los automóviles. Estos incluyen:

Distancia de seguridad garantizada por delante
Faros adaptativos
Sistema avanzado de notificación automática de colisiones , como OnStar.
Sistema inteligente de asistencia al estacionamiento
Aparcamiento automático
Visión nocturna para automóviles con detección de peatones
Monitoreo de puntos ciegos
Sistema de monitoreo del conductor
Coche robótico o coche autónomo, que puede resultar en conductores menos estresados, mayor eficiencia (el conductor puede hacer otra cosa), mayor seguridad y menor contaminación (por ejemplo, mediante un control de combustible totalmente automatizado ).
Sistema de pre-choque
Regulación de velocidad segura
Reconocimiento de señales de tráfico
Seguir a otro coche en una autopista: control de crucero "mejorado" o "adaptativo", como el que utilizan Ford Motor Company y Vauxhall ^{[ 53 ].}
Asistencia de control de distancia – desarrollada por Nissan ^{[ 54 ]}
Interruptor de hombre muerto : existe una iniciativa para introducir el frenado de hombre muerto en la aplicación automotriz, principalmente en vehículos pesados, y también puede ser necesario agregar interruptores de penalización a los controles de crucero .

Singapur también anunció el 31 de enero de 2019 un conjunto de normas nacionales provisionales para guiar a la industria de los vehículos autónomos. Estas normas, conocidas como Referencia Técnica 68 (TR68), promoverán el despliegue seguro de vehículos totalmente autónomos en Singapur, según un comunicado de prensa conjunto de Enterprise Singapore (ESG), la Autoridad de Transporte Terrestre (LTA), la Organización de Desarrollo de Normas y el Consejo de Normas de Singapur (SSC). ^{[ 55 ]}

Lanzadera

Desde 1999, el ParkShuttle, con capacidad para 12 pasajeros y 10 de pie, opera en un derecho de paso exclusivo de 1,8 kilómetros (1,1 millas) en la ciudad de Capelle aan den IJssel, en los Países Bajos. El sistema utiliza pequeños imanes en la superficie de la carretera para que el vehículo determine su posición. El uso de vehículos autónomos compartidos se probó alrededor de 2012 en el aparcamiento de un hospital en Portugal. ^[⁵⁶^] Entre 2012 y 2016, el proyecto CityMobil2, financiado por la Unión Europea , examinó el uso de vehículos autónomos compartidos y la experiencia de los pasajeros, incluyendo pruebas a corto plazo en siete ciudades. Este proyecto dio lugar al desarrollo del EasyMile EZ10. ^[⁵⁷^]

En la década de 2010, los minibuses autónomos pudieron circular en tráfico mixto sin necesidad de marcadores de guía integrados. ^{[ 58 ]} Hasta ahora, la atención se ha centrado en la baja velocidad, 20 millas por hora (32 km/h) , con rutas cortas y fijas para la "última milla" de los trayectos. Esto significa que los problemas de prevención de colisiones y seguridad son significativamente menos complejos que los de los coches automatizados, que buscan igualar el rendimiento de los vehículos convencionales. Se han realizado numerosas pruebas, principalmente en carreteras tranquilas con poco tráfico, en vías públicas o privadas y en centros de pruebas especializados. La capacidad de los diferentes modelos varía significativamente, entre 6 y 20 plazas. (Por encima de este tamaño, existen autobuses convencionales con tecnología de conducción autónoma).

En diciembre de 2016, la Autoridad de Transporte de Jacksonville anunció su intención de reemplazar el monorraíl Jacksonville Skyway con vehículos sin conductor que circularían sobre la superestructura elevada existente y también por carreteras convencionales. ^{[ 59 ]} El proyecto ha sido denominado desde entonces "Ultimate Urban Circulator" o "U2C" y se han realizado pruebas con vehículos de seis fabricantes diferentes. El costo del proyecto se estima en 379 millones de dólares. ^{[ 60 ]}

En enero de 2017, se anunció que el sistema ParkShuttle en los Países Bajos se renovaría y ampliaría, incluyendo la extensión de la red de rutas más allá del derecho de paso exclusivo para que los vehículos circularan en tráfico mixto por carreteras ordinarias. ^{[ 61 ]} Los planes se retrasaron y se esperaba que la extensión al tráfico mixto se realizara en 2021. ^{[ 62 ]}

En julio de 2018, Baidu declaró que había fabricado 100 de su modelo Apolong de 8 plazas , con planes para su comercialización. ^{[ 63 ]} Hasta julio de 2021, no habían comenzado la producción en serie.

En agosto de 2020, se informó que había 25 fabricantes de lanzaderas autónomas, ^{[ 64 ]} entre ellos 2GetThere , Local Motors , Navya , Baidu , Easymile , Toyota y Ohmio.

En diciembre de 2020, Toyota presentó su vehículo "e-Palette" de 20 pasajeros, que se utilizará en los Juegos Olímpicos de Tokio 2021. [ ^{65 ] Toyota} anunció que tiene la intención de que el vehículo esté disponible para aplicaciones comerciales antes de 2025. ^{[ 66 ]}

En enero de 2021, Navya publicó un informe para inversores que predecía que las ventas mundiales de lanzaderas autónomas alcanzarían las 12.600 unidades en 2025, con un valor de mercado de 1.700 millones de euros. ^{[ 67 ]}

En junio de 2021, el fabricante chino Yutong afirmó haber entregado 100 unidades de su autobús autónomo Xiaoyu 2.0 de 10 plazas para su uso en Zhengzhou . Se han realizado pruebas en varias ciudades desde 2019 y se prevé que las pruebas abiertas al público comiencen en julio de 2021. ^{[ 68 ]}

Los autobuses autónomos ya se utilizan en algunas carreteras privadas, como en la fábrica Yutong en Zhengzhou, donde se emplean para transportar a los trabajadores entre los edificios de la fábrica de autobuses más grande del mundo. ^{[ 69 ]}

En Hong Kong, la policía y otros trabajadores utilizan vehículos sin conductor. ^{[ 70 ]}

juicios

Desde 2016 se han realizado numerosas pruebas, la mayoría con un solo vehículo en una ruta corta durante un breve periodo de tiempo y con un conductor a bordo. El objetivo de estas pruebas ha sido tanto proporcionar datos técnicos como familiarizar al público con la tecnología de conducción autónoma. Un estudio de 2021 sobre más de 100 experimentos de autobuses lanzadera en toda Europa concluyó que la baja velocidad —entre 15 y 20 kilómetros por hora (9,3 y 12,4 mph) — era el principal obstáculo para la implementación de los autobuses lanzadera autónomos. El coste actual de los vehículos, de 280.000 €, y la necesidad de personal a bordo también supusieron un problema. ^[⁷¹^]

Los nombres de los vehículos están entre comillas.

autobuses

Se proponen autobuses autónomos, así como automóviles y camiones autónomos. Se realizaron pruebas con minibuses automatizados de nivel 2 durante algunas semanas en Estocolmo. ^{[ 123 ]}^{[ 124 ]} China cuenta con una pequeña flota de autobuses públicos autónomos en el distrito tecnológico de Shenzhen, Guangdong. ^{[ 125 ]}

La primera prueba de autobús autónomo en el Reino Unido comenzó a mediados de 2019, con un autobús de un solo piso Alexander Dennis Enviro200 MMC modificado con software autónomo de Fusion Processing capaz de operar en modo sin conductor dentro del depósito de autobuses Sharston de Stagecoach Manchester , realizando tareas como conducir a la estación de lavado, punto de repostaje y luego estacionar en un espacio de estacionamiento dedicado en el depósito. ^[¹²⁶^] Las pruebas de autobuses sin conductor para el transporte de pasajeros en Escocia comenzaron en enero de 2023, con una flota de cinco vehículos idénticos a los de la prueba de Manchester utilizados en una ruta de 14 millas (23 km) de Stagecoach Fife de estacionamiento disuasorio a través del puente Forth Road Bridge , desde la orilla norte del Forth hasta la estación Edinburgh Park . ^[¹²⁷^]^[¹²⁸^]

Otro proyecto piloto autónomo en Oxfordshire , Inglaterra, que utiliza un minibús eléctrico Fiat Ducato en un servicio circular a Milton Park , operado por FirstBus con el apoyo de Fusion Processing, el Consejo del Condado de Oxfordshire y la Universidad del Oeste de Inglaterra , entró en servicio completo de pasajeros también en enero de 2023. La ruta del proyecto piloto se extenderá hasta la estación de tren de Didcot Parkway tras la adquisición de un autobús de un solo piso más grande para finales de 2023. ^{[ 129 ]}^{[ 130 ]}

En julio de 2020 en Japón, el Centro de Investigación de Movilidad Centrada en el Ser Humano de AIST, junto con Nippon Koei e Isuzu, inició una serie de pruebas de demostración para autobuses medianos, Isuzu "Erga Mio" con sistemas de conducción autónoma, en cinco áreas: la ciudad de Ōtsu en la prefectura de Shiga , la ciudad de Sanda en la prefectura de Hyōgo y otras tres áreas en secuencia. ^{[ 131 ]}^{[ 132 ]}^{[ 133 ]}

En octubre de 2023, Imagry , una startup israelí de IA, presentó su solución de conducción autónoma sin mapas en Busworld Europe, aprovechando un sistema de reconocimiento de imágenes en tiempo real y una red neuronal convolucional profunda espacial (DCNN) para imitar el comportamiento de conducción humana. ^{[ 134 ]}

En septiembre de 2025, publicaciones especializadas describieron el concepto de "autobús inteligente" en relación con la operación autónoma de autobuses en depósitos para maniobras como estacionamiento, lavado y carga, en artículos sobre sistemas autónomos. El concepto se presentó en Busworld Europe ese mismo año. En diciembre de 2025, se informó sobre un proyecto piloto de autobús inteligente en el que participó el operador de transporte público PKM Gliwice en Polonia. ^{[ 135 ]}^{[ 136 ]}

Transporte autónomo modular

El transporte autónomo modular es un concepto de investigación para el transporte público que utiliza vehículos autónomos con unidades conectables, o "cápsulas", que pueden ajustar la capacidad según la demanda de pasajeros. ^{[ 137 ]} Los estudios sugieren que estos sistemas podrían mejorar la eficiencia mediante el enrutamiento dinámico, y las simulaciones muestran tiempos de viaje reducidos en redes urbanas, aunque no existían sistemas operativos a fecha de 2025. ^{[ 138 ]}

Camiones

El concepto de vehículos autónomos se ha aplicado a usos comerciales, como camiones autónomos o casi autónomos .

Empresas como Suncor Energy , una compañía energética canadiense, y Rio Tinto Group fueron de las primeras en reemplazar camiones operados por humanos con camiones comerciales sin conductor controlados por computadoras. ^{[ 139 ]} En abril de 2016, camiones de importantes fabricantes, incluidos Volvo y Daimler Company, completaron una semana de conducción autónoma en Europa, organizada por los Países Bajos, en un esfuerzo por poner camiones autónomos en circulación. Con el progreso en el desarrollo de camiones autónomos, se espera que las ventas de camiones autónomos en EE. UU. alcancen los 60 000 para 2035, según un informe publicado por IHS Incorporated en junio de 2016. ^{[ 140 ]}

Según se informó en junio de 1995 en la revista Popular Science , se estaban desarrollando camiones autónomos para convoyes de combate, en los que solo el camión líder sería conducido por un humano y los camiones que le seguían dependerían de satélites, un sistema de guiado inercial y sensores de velocidad terrestre. ^{[ 141 ]} Caterpillar Incorporated realizó desarrollos iniciales en 2013 con el Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon para mejorar la eficiencia y reducir los costos en varios sitios mineros y de construcción. ^{[ 142 ]}

En Europa, el proyecto "Trenes de Carretera Seguros para el Medio Ambiente" es un ejemplo de este tipo de enfoque.

Según el informe Strategy & Report de PWC, ^{[ 143 ]} los camiones autónomos generarán preocupación sobre cómo esta tecnología impactará a unos 3 millones de camioneros en EE. UU., así como a 4 millones de empleados que apoyan la economía del transporte por carretera en gasolineras, restaurantes, bares y hoteles. Al mismo tiempo, algunas empresas como Starsky buscan la autonomía de nivel 3, que implicaría que el conductor tenga un rol de control en el entorno del camión. El proyecto de la empresa, la conducción remota de camiones, brindaría a los camioneros un mayor equilibrio entre la vida laboral y personal, permitiéndoles evitar largos períodos fuera de casa. Sin embargo, esto podría provocar una posible discrepancia entre las habilidades del conductor y la redefinición tecnológica del trabajo.

Las empresas que adquieran camiones autónomos podrían reducir drásticamente sus costes: ya no necesitarían conductores humanos, disminuirían sus responsabilidades por accidentes y aumentaría la productividad (dado que el camión autónomo no necesita descansar). El uso de camiones autónomos irá de la mano con el uso de datos en tiempo real para optimizar tanto la eficiencia como la productividad del servicio prestado, por ejemplo, para combatir la congestión del tráfico. Los camiones autónomos podrían posibilitar nuevos modelos de negocio que permitan trasladar las entregas del día a la noche o a franjas horarias con menor densidad de tráfico.

Proveedores

motocicletas

En 2017 y 2018, BMW, Honda y Yamaha presentaron varias motocicletas autónomas autoequilibradas. ^{[ 153 ]}^{[ 154 ]}^{[ 155 ]}

trenes

El concepto de vehículos autónomos también se ha aplicado a usos comerciales, como en el caso de los trenes autónomos. El primer sistema de transporte urbano sin conductor del mundo es la línea Port Island en Kobe , Japón, inaugurada en 1981. ^{[ 159 ]} El primer tren autónomo del Reino Unido se lanzó en Londres, en la ruta Thameslink. ^{[ 160 ]}

Un ejemplo de red ferroviaria automatizada es el Docklands Light Railway en Londres .

Véase también la Lista de sistemas de trenes automatizados .

Tranvías

En 2018 se probaron los primeros tranvías autónomos en Potsdam . ^{[ 161 ]}

Vehículo guiado automáticamente

Un vehículo guiado automáticamente (AGV) es un robot móvil que sigue marcadores o cables en el suelo, o que utiliza visión artificial, imanes o láseres para la navegación. Se utilizan con mayor frecuencia en aplicaciones industriales para el traslado de materiales dentro de una planta de fabricación o almacén. La aplicación de los vehículos guiados automáticamente se amplió a finales del siglo XX.

Aeronave

Las aeronaves han recibido mucha atención en lo que respecta a la automatización, especialmente en la navegación. Un sistema capaz de navegar de forma autónoma en un vehículo (especialmente en una aeronave) se conoce como piloto automático .

Drones de reparto

Diversas industrias, como la de paquetes y la alimentaria, han experimentado con drones de reparto. Empresas de transporte tradicionales y nuevas compiten en el mercado. Por ejemplo, UPS Flight Forward , Alphabet Wing y Amazon Prime Air están desarrollando drones de reparto. ^{[ 162 ]} Zipline , una empresa estadounidense de reparto médico con drones, cuenta con las mayores operaciones de reparto con drones del mundo, y sus drones son capaces de alcanzar un nivel de autonomía 4. ^{[ 163 ]}

Sin embargo, aunque la tecnología parece permitir que estas soluciones funcionen correctamente, como demuestran diversas pruebas realizadas por varias empresas, el principal obstáculo para el lanzamiento al mercado y el uso de estos drones es inevitablemente la legislación vigente, y los organismos reguladores deben decidir el marco que desean adoptar para elaborar la normativa. Este proceso se encuentra en diferentes fases en todo el mundo, ya que cada país abordará el tema de forma independiente. Por ejemplo, el gobierno de Islandia y los departamentos de transporte, aviación y policía ya han comenzado a emitir licencias para operaciones con drones. Islandia tiene un enfoque permisivo y, junto con Costa Rica, Italia, los Emiratos Árabes Unidos, Suecia y Noruega, cuenta con una legislación bastante permisiva sobre el uso comercial de drones. Estos países se caracterizan por un conjunto de regulaciones que pueden proporcionar directrices operativas o exigir licencias, registro y seguros. ^{[ 164 ]}

Por otro lado, otros países han decidido prohibir, ya sea de forma directa (prohibición absoluta) o indirecta (prohibición efectiva), el uso de drones comerciales. La Corporación RAND señala así la diferencia entre los países que prohíben los drones y aquellos que cuentan con un proceso formal para la concesión de licencias para drones comerciales, pero cuyos requisitos son imposibles de cumplir o cuyas licencias no parecen haber sido aprobadas. En Estados Unidos, United Parcel Service es el único servicio de entrega con la certificación de la Parte 135, requisito indispensable para utilizar drones en las entregas a clientes reales. ^{[ 162 ]}

Sin embargo, la mayoría de los países parecen tener dificultades para integrar los drones con fines comerciales en sus marcos regulatorios de aviación. Por ello, se imponen restricciones al uso de estos drones, como la obligación de que operen dentro del alcance visual del piloto, lo que limita su alcance potencial. Este sería el caso de los Países Bajos y Bélgica. La mayoría de los países permiten que los pilotos operen fuera del alcance visual, pero con restricciones y requisitos de certificación, como es el caso de Estados Unidos.

La tendencia general es que la legislación avanza rápidamente y las leyes se reevalúan constantemente. Los países están adoptando un enfoque más permisivo, pero el sector aún carece de la infraestructura necesaria para garantizar el éxito de esta transición. Para brindar seguridad y eficiencia, es posible que sea necesario desarrollar cursos de capacitación especializados, exámenes para pilotos (según el tipo de UAV y las condiciones de vuelo) y medidas de gestión de responsabilidad civil en materia de seguros.

Existe una sensación de urgencia en relación con esta innovación, ya que la competencia es alta y las empresas presionan para integrarla rápidamente en sus ofertas de productos y servicios. Desde junio de 2017, la legislación del Senado de los Estados Unidos autorizó nuevamente a la Administración Federal de Aviación y al Departamento de Transporte a crear un certificado de transportista que permita la entrega de paquetes mediante drones. ^{[ 165 ]}

Embarcaciones

Las embarcaciones autónomas pueden proporcionar seguridad, realizar investigaciones o llevar a cabo tareas peligrosas o repetitivas (como guiar un gran barco a un puerto o transportar carga).

DARPA

Sea Hunter es un vehículo de superficie no tripulado autónomo (USV, por sus siglas en inglés) lanzado en 2016 como parte del programa ACTUV ( Anti-Submarine Warfare Continuous Trail Unmanned Vessel ) de DARPA .

Sumergibles

Los vehículos submarinos han sido un objetivo clave para la automatización en tareas como la inspección de tuberías y la cartografía submarina.

Robots de asistencia

Lugar

Este robot de cuatro patas fue creado para poder desplazarse por diversos terrenos, tanto en exteriores como en interiores. Puede caminar por sí solo sin chocar con nada. Utiliza varios sensores, incluyendo cámaras de visión de 360 grados y giroscopios. Es capaz de mantener el equilibrio incluso si se vuelca. Este vehículo, aunque no está diseñado para ser conducido, puede transportar cargas pesadas para trabajadores de la construcción o personal militar a través de terrenos difíciles. ^{[ 166 ]}

Regulación

El Código de Circulación británico establece que:

Por vehículos autónomos , nos referimos a aquellos catalogados como vehículos automatizados por el Secretario de Estado de Transportes en virtud de la Ley de Vehículos Automatizados y Eléctricos de 2018.

— Código de Circulación – 27/07/2022, pág. 4

El Reino Unido estudia la manera de actualizar su Código de Circulación Británico para adaptarlo al código automatizado:

Los vehículos automatizados pueden realizar todas las tareas propias de la conducción, al menos en algunas situaciones. Se diferencian de los vehículos equipados con sistemas de asistencia a la conducción (como el control de crucero y el asistente de mantenimiento de carril ), que realizan algunas tareas, pero en los que el conductor sigue siendo responsable de la conducción. Si conduce un vehículo con sistemas de asistencia a la conducción, DEBE mantener el control del vehículo.

— cambios propuestos al Código de Circulación ^{[ 167 ]}

Si el vehículo está diseñado para que usted retome la conducción cuando se le indique, mientras el vehículo se conduce solo, DEBE permanecer en una posición que le permita retomar el control. Por ejemplo, no debe salirse del asiento del conductor. No debe distraerse hasta el punto de no poder retomar el control cuando el vehículo se lo indique.

— cambios propuestos al Código de Circulación ^{[ 167 ]}

Preocupaciones

Falta de control

A través del nivel de autonomía, se muestra que cuanto mayor es el nivel de autonomía, menor es el control que los humanos tienen sobre sus vehículos (el nivel más alto de autonomía no requiere ninguna intervención humana). Una preocupación con respecto al desarrollo de la automatización vehicular está relacionada con la confianza de los usuarios finales en la tecnología que controla los vehículos automatizados. ^{[ 168 ]} Según una encuesta nacional realizada por Kelley Blue Book (KBB) en 2016, se mostró que la mayoría de las personas elegirían tener cierto nivel de control detrás de su propio vehículo en lugar de que el vehículo opere en autonomía de Nivel 5, o en otras palabras, autonomía completa. ^{[ 169 ]} Según la mitad de los encuestados, la idea de seguridad en un vehículo autónomo disminuye a medida que aumenta el nivel de autonomía. ^{[ 169 ]} Esta desconfianza en los sistemas de conducción autónoma se mantuvo sin cambios a lo largo de los años, ya que una encuesta nacional realizada por la Fundación AAA para el Tráfico y la Seguridad (AAAFTS) en 2019 mostró el mismo resultado que la encuesta realizada por KBB en 2016. La encuesta de AAAFTS mostró que, si bien las personas tienen cierto nivel de confianza en los vehículos automatizados, la mayoría también tiene dudas y desconfianza hacia la tecnología utilizada en los vehículos autónomos, siendo la mayor desconfianza en los vehículos autónomos de Nivel 5. ^{[ 170 ]} La encuesta de AAAFTS muestra que la confianza de las personas en los sistemas de conducción autónoma aumentó cuando aumentó su nivel de comprensión. ^{[ 170 ]}

Mal funcionamiento

La posibilidad de que la tecnología de los vehículos autónomos experimente fallos de funcionamiento es también una de las causas de la desconfianza de los usuarios en los sistemas de conducción autónoma. ^{[ 168 ]} Es la preocupación por la que votaron la mayoría de los encuestados en la encuesta AAAFTS. ^{[ 170 ]} Aunque los vehículos autónomos están hechos para mejorar la seguridad vial al minimizar los accidentes y su gravedad, ^{[ 170 ]} todavía causaron muertes. Al menos 113 accidentes relacionados con vehículos autónomos ocurrieron hasta 2018. ^{[ 171 ]} En 2015, Google declaró que sus vehículos automatizados experimentaron al menos 272 fallos, y los conductores tuvieron que intervenir alrededor de 13 veces para evitar muertes. ^{[ 172 ]} Además, otros fabricantes de vehículos automatizados también informaron de fallos en los vehículos automatizados, incluido el incidente del coche de Uber. ^{[ 172 ]} Un accidente de un coche autónomo de Uber en 2018 es un ejemplo de accidentes de vehículos autónomos que también se incluyen entre las muertes de coches autónomos. Un informe de la Junta Nacional de Seguridad del Transporte (NTSB) mostró que el vehículo autónomo de Uber no pudo identificar a la víctima con la suficiente antelación para reducir la velocidad y evitar chocar contra ella. ^{[ 173 ]}

Ético

Otra preocupación relacionada con la automatización de vehículos son sus cuestiones éticas. En realidad, los vehículos autónomos pueden encontrarse con accidentes de tráfico inevitables. En tales situaciones, es necesario realizar muchos cálculos y evaluar los riesgos para minimizar la cantidad de daños que podría causar el accidente. ^{[ 174 ]} Cuando un conductor humano se encuentra con un accidente inevitable, tomará una acción espontánea basada en la lógica ética y moral. Sin embargo, cuando un conductor no tiene control sobre el vehículo (autonomía de nivel 5), el sistema de un vehículo autónomo debe tomar esa decisión rápida. ^{[ 174 ]} A diferencia de los humanos, los vehículos autónomos solo pueden tomar decisiones basadas en lo que están programados para hacer. ^{[ 174 ]} Sin embargo, la situación y las circunstancias de los accidentes difieren entre sí, y una sola decisión podría no ser la mejor decisión para ciertos accidentes. Según dos estudios de investigación de 2019, ^{[ 175 ]}^{[ 176 ]} la implementación de vehículos totalmente automatizados en el tráfico donde todavía hay vehículos semiautomatizados y no automatizados podría generar complicaciones. ^{[ 175 ]} Algunas deficiencias que aún requieren consideración incluyen la estructura de responsabilidad, la distribución de responsabilidades, ^{[ 176 ]} la eficiencia en la toma de decisiones y el desempeño de los vehículos autónomos en sus diversos entornos. ^{[ 175 ]} Sin embargo, los investigadores Steven Umbrello y Roman V. Yampolskiy proponen que el enfoque de diseño sensible a los valores es un método que puede utilizarse para diseñar vehículos autónomos para evitar algunos de estos problemas éticos y diseñar teniendo en cuenta los valores humanos. ^{[ 177 ]}

Véase también

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Referencias

Obras citadas

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