Sábado 20 de Julio de 2024

Vehículos autónomos causan menos accidentes que conductores humanos, según estudio

Vehículos autónomos causan menos accidentes que conductores humanos, según estudio

Los vehículos autónomos son más seguros y provocan menos accidentes que los operados por humanos en casi todos los escenarios, de acuerdo con un nuevo estudio de la Universidad Central de Florida. Sin embargo, los investigadores advierten que, pese a la sofisticación de estos sistemas, aún existen algunos aspectos que deben atenderse.

Comparativa de incidentes: vehículos autónomos vs humanos

El trabajo, dirigido por los académicos Mohamed Abdel-Aty y Shengxuan Ding, comparó 2,100 incidentes sufridos por coches inteligentes y 35,113 incidentes en los que se vieron involucrados autos operados por humanos. Los datos fueron recopilados entre 2016 y 2022. El análisis determinó que los programas avanzados de conducción son capaces de reaccionar rápidamente a los cambios inesperados en el tránsito y de mantener una distancia segura y precisa entre vehículos. Con esto, las posibilidades de que ocurran percances por salidas de la vía y colisiones por alcance disminuyen entre un 20% y 50%.

“Esto se debe a que [los sistemas] están equipados con sensores y software avanzado que pueden analizar rápidamente el entorno circundante y tomar decisiones basadas en los datos recibidos. Hay muchos beneficios potenciales en la seguridad del tráfico, como la reducción del error humano, la fatiga y la distracción”, apuntan los autores.

Áreas de mejora para los vehículos autónomos

El estudio publicado en la revista Nature Communication identificó dos áreas en las que los humanos superan a los sistemas de conducción autónoma:

Problemas en giros e intersecciones

Los autos sin conductor presentaron problemas para ejecutar giros en intersecciones con varios carriles o en momentos con niveles elevados de tráfico. En estas situaciones, los programas deben tomar decisiones más complejas y procesar una mayor cantidad de información sensorial en poco tiempo, lo que ocasiona una lectura imprecisa del entorno.

Desafíos en condiciones de baja visibilidad

Los vehículos automatizados también tuvieron dificultades en condiciones de baja visibilidad, como con lluvia intensa, niebla o nieve espesa. El funcionamiento de los sensores con los que están equipados depende del flujo de luz visible, y la reducción drástica de esta provoca fallas. En ambos casos, los conductores humanos fueron entre dos y cinco veces más eficientes.

“Estas son las áreas en las que la tecnología de conducción autónoma puede necesitar un mayor refinamiento para igualar o superar las capacidades de conducción humana”, indica el informe.

Desafíos y desarrollos futuros en la conducción autónoma

Los investigadores señalan que el 56% de la ineficiencia de las herramientas de conducción autónoma se relacionan con su capacidad de percepción, detección de peligros, la programación para tomar decisiones a mayor velocidad y los mecanismos a prueba de fallos.

“El desarrollo de la seguridad de los vehículos automatizados implica la integración de detectores avanzados, algoritmos robustos y consideraciones de diseño inteligente. Las estrategias clave incluyen la mejora de los sensores meteorológicos y de iluminación, así como el procesamiento eficaz de los datos”, aseguran.

Las conclusiones del estudio subrayan que los procesos de comunicación de los coches sin conductor deben optimizarse en términos generales. Se sugiere que el uso combinado de cámaras, sensores LiDAR y de navegación satelital “permite la verificación cruzada de la información, lo que reduce los errores. Sin embargo, el procesamiento de estos datos en tiempo real es un desafío y requiere una potencia informática avanzada, lo que aumenta el coste y la complejidad de estos sistemas”.

Nivel de automatización y los próximos pasos

La conducción inteligente de nivel tres es por ahora el estándar más avanzado en la industria automotriz. Esta categoría se refiere a softwares que facilitan el manejo casi total de un automóvil sin intervención humana, operándose manualmente solo en casos de emergencia. El sector se ha puesto la meta de alcanzar la automatización total (nivel cinco) durante la próxima década.

Abdel-Aty y Shengxuan Ding señalan que uno de los mayores desafíos está en lograr que los programas autónomos realicen una “detección exhaustiva del entorno circundante”. Algunos de estos sistemas están programados para responder solo a “escenarios predefinidos que pueden no abarcar todas las situaciones de conducción posibles”.

“Los conductores humanos pueden predecir los movimientos de los peatones y actuar con precaución 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 frenadas de emergencia o accidentes debido a la falta de comprensión de las señales sociales y el razonamiento psicológico”, advierten.

Recomendaciones para mejorar la conducción autónoma

Para abordar estas deficiencias, los investigadores recomiendan el desarrollo de sistemas avanzados de detección y percepción, algoritmos predictivos y la integración de tecnologías V2X (vehicle-to-everything). Estos desarrollos permiten al auto comunicarse de forma inalámbrica y en tiempo real con todos los dispositivos y plataformas en su entorno. La Organización Mundial de la Salud señala que 1.2 millones de personas fallecen cada año a causa de los accidentes viales.

Este estudio subraya la importancia de continuar mejorando los sistemas de conducción autónoma para aumentar su seguridad y fiabilidad en todas las condiciones de manejo.

Valentina Rodríguez

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *