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Desde la invención del automóvil hasta los vehículos eléctricos, la movilidad ha avanzado de manera impresionante. Hoy, la industria se encuentra en una encrucijada con la llegada de los vehículos autónomos, que plantea desafíos significativos sobre su impacto en la estructura de las ciudades y la seguridad vial.
De acuerdo con El País, el 2 de octubre de 2023, un vehículo autónomo de la empresa estadounidense de autos no tripulados Cruise, atropelló a una mujer que previamente había sido golpeada por un automóvil convencional, dejándola atrapada bajo sus ruedas. Unos meses antes, en junio del mismo año, la jefa de bomberos de San Francisco, California, Jeanine Nicholson, había denunciado el comportamiento errático de autos no tripulados que se detenían sin motivo en las intersecciones.
Estos hechos ponen de manifiesto la importancia de que los vehículos autónomos faciliten la prevención de accidentes y la protección de todos los usuarios de movilidad. En esta nota te contamos 3 desafíos de seguridad vial que supone el uso de vehículos autónomos.
Falta de regulación del servicio de transporte con vehículos autónomo
Integrar los vehículos autónomos en la movilidad diaria conlleva diversos retos que requieren la cooperación de todos los actores de las vías públicas. Uno de los principales dilemas, de acuerdo con un artículo publicado en Auto Innovaciones, es quién será el responsable en caso de un siniestro de tránsito, donde el papel del fabricante, desarrollador de algoritmos, o incluso otros conductores puede ser considerado. A pesar de estos problemas, el optimismo hacia los vehículos autónomos es notable, ya que 1 de cada 4 personas en la Encuesta Voice of the Consumer 2024 de PwC han expresado comodidad con su uso en desplazamientos laborales, entregas y viajes locales.
En Europa, la Comisión Europea trabaja para integrar vehículos autónomos en ciertas carreteras, estableciendo normativas para sistemas avanzados de asistencia a la conducción (SAAC) y requisitos técnicos para los diferentes tipos de vehículos. Algunos países, como Alemania, ya han adoptado códigos éticos específicos, mientras que otros, como el Reino Unido, aún están en fases preliminares.
Dificultades para modelar al 100% las condiciones reales de conducción
La programación de algoritmos para vehículos autónomos trae consigo la complejidad de modelar todas las posibles combinaciones de factores que pueden ocurrir en la conducción real. Según Mapfre, actualmente no es posible desarrollar un algoritmo de control 100% fiable con la tecnología disponible, a pesar de los avances en la recopilación de datos sobre variables como meteorología, tipos de personas, y objetos en el entorno. Los problemas persisten en áreas críticas como la ética de los modelos, sesgos, interpretación de señales y privacidad de datos.
La investigación y desarrollo en este campo requiere enormes recursos económicos y humanos. En España, el Reglamento General de Circulación y la Ley de Tráfico establecen que el conductor debe mantener atención permanente y estar en condiciones de controlar el vehículo, prohibiendo hasta ahora la separación de las manos del volante. La reciente reforma de marzo de 2022 incluyó por primera vez menciones a los vehículos automatizados, asignando su regulación a nivel estatal y exigiendo la comunicación de las capacidades del sistema a la Jefatura Central de Tráfico.
Esta evolución requerirá una adaptación integral a los diferentes tipos de vías y elementos del entorno, al integrar toda la información disponible en tiempo real y asegurar un funcionamiento seguro sin un conductor presente.
Operación en contextos viales donde predomina el error humano
Un estudio del Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) en 2020 reveló que el 94% de los accidentes de tráfico se deben a errores humanos, y aunque los coches autónomos podrían evitar un tercio de estos accidentes, las tecnologías aún enfrentan desafíos.
Actualmente, los vehículos se clasifican en diferentes niveles de automatización:
- Nivel 1: incluye sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS) como freno autónomo y control de crucero.
- Nivel 2: añade funciones de control de movimiento y mantenimiento en el carril, ofreciendo un nivel parcial de automatización.
- Nivel 3: proporciona un grado mayor de autonomía pero aún requiere intervención del conductor en ciertas situaciones.
- Niveles 4 y 5: representan una automatización elevada y completa, en los que la intervención humana no será necesaria. Los vehículos de estos niveles incorporan tecnologías como detectores de señales de tráfico, GPS y visión computarizada para adaptar su marcha a las señales y condiciones del entorno, y para intercambiar información con otros elementos del entorno.
La implementación de niveles de automatización 4 y 5 promete una reducción significativa de fallas en la percepción, visibilidad y toma de decisiones típicamente asociados al comportamiento de conductores, pasajeros y peatones. Sin embargo, los coches autónomos seguirán operando en contextos expuestos a la impredecibilidad humana.
Los tres desafíos anteriores se adicionan a uno más que es la adaptación de la infraestructura y la regulación urbana. De acuerdo con Mapfre, los vehículos autónomos representarán el 40% del del kilometraje personal en Europa para 2030 pero, para hacer esto realidad, es imperativo actualizar las infraestructuras viales disponibles y los marcos regulatorios de cada país con el propósito de garantizar una transición segura y eficiente hacia el uso de vehículos autónomos.
Según un informe de PwC titulado “Digital Auto Report” publicado en 2021, se estima que para 2035, el 14% de las matriculaciones de vehículos en Europa, China y Japón serán de coches autónomos y, aunque los desafíos en términos de seguridad vial son múltiples, también lo son los avances. La historia de la movilidad no tripulada se está escribiendo y seguiremos siendo testigos de cómo se mueve hacia la planificación, diseño y operación de iniciativas y vehículos que estén cada vez más enfocados en minimizar el riesgo de siniestros de tránsito.
