Publicada el 20 de Noviembre de 2020

El futuro está aquí. Los vehículos autónomos están llegando progresivamente a nuestras vidas y en los próximos años se convertirán en una parte clave de nuestras ciudades. Hoy en día, los vehículos convencionales comparten nuestros espacios urbanos con diferentes tipos de nuevas soluciones de movilidad como las bicicletas eléctricas, los patinetes eléctricos o el carsharing, entre muchas otras opciones. Los vehículos autónomos no se quedan atrás, y poco a poco se están integrando en nuestras ciudades inteligentes, como los servicios de taxis sin conductor de Shanghái, o los autobuses sin conductor de Europa. Pero, ¿qué necesitamos para optimizar sus funciones y dar un servicio valioso a los usuarios? Se necesita una infraestructura digital bien desarrollada.

Razón número 1: Sin línea de visión (NLOS) y redundancia

No me extenderé mucho sobre este tema. Aunque la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) no parece compartir este punto de vista, como se hizo obvio en el Anuncio de Propuesta de Reglamentación FCC-19-129A1, los escenarios de NLOS subyacen a muchos de los casos de uso defendidos por aquellos que apoyan la tecnología Cellular Vehicle to Everything (C-V2X). 3rd Generation Partnership Project Rel 16 NR C-V2X ha propuesto una multitud de casos de uso avanzados que junto con el 3rd Generation Partnership Project Rel 15/16 Basic Safety Message hablan por sí solos.

Razón número 2: Supervisar la fiabilidad de los vehículos autónomos durante todo el ciclo de vida

Los vehículos autónomos deben poder funcionar correctamente (es decir, ser fiables) durante un periodo que podría durar hasta veinte años. Las limitaciones multidimensionales de la electrónica, el software y el entorno para optimizar el tamaño, peso, potencia y coste (SWaP-C) de la industria automovilística, combinadas con el comportamiento humano, desafían las expectativas de que los VA funcionen del modo previsto durante un periodo tan largo de diferentes maneras.

  1. La electrónica plantea un interesante conjunto de retos que afrontar. El primer problema es la necesidad de aumentar la potencia disponible para responder a la creciente demanda de Inteligencia Artificial/Aprendizaje Automático. Aunque es un territorio inexplorado, conlleva el aumento de la densidad de los transistores a chips de 5nm. Es cierto que la normalización de la seguridad funcional de los automóviles (Organización Internacional de Normalización (ISO) 26262 o ISO/PASS 21448) y las pruebas sobre el terreno (ya sean periódicas o cada vez que el usuario arranca el coche o se detiene en un semáforo) debe ayudar a garantizar la seguridad funcional (UL4600- Norma de Seguridad para la Evaluación de Productos Autónomos), más aún si esto se basa en el supuesto de que el vehículo no tendrá un conductor humano que se haga responsable. Sin embargo, mantener este estado durante todo el ciclo de vida del vehículo en un momento en el que el número de chips de los coches crece sin cesar no es una tarea sencilla.
    Además, se presenta otro problema añadido si tenemos en cuenta que la norma ISO 26262 se basa en una cultura de cooperación entre proveedores en la que el diagnóstico post-mortem se comunica a la cadena de suministro a fin de realizar un análisis adecuado de la causa raíz. Esta no es una tarea fácil, dado que la cadena de suministro tradicional, normalmente estructurada en diferentes niveles, está condicionada por los diseñadores y fabricantes de circuitos integrados (CI) que tratan de subirse a la escalera para competir con el primer nivel, mientras que los fabricantes de equipos originales -OEM- (tanto los recién llegados como los ya establecidos) están dispuestos a diseñar sus propios sistemas completos contactando directamente con los niveles inferiores. La fiabilidad de la industria a lo largo de todo el ciclo de vida del vehículo autónomo es una apuesta arriesgada.
  2. El software y las actualizaciones de forma inalámbrica (OTA) presentan otro reto emocionante.
    Agile ha supuesto una gran transformación en una industria que todavía está muy acostumbrada a la ingeniería de software en cascada. Sin embargo, los desarrollos del Agile a nivel de las industrias críticas para la seguridad son complejos, y aunque combinados con OTA reducen el tiempo de comercialización, también aumenta la posibilidad de que se produzcan fallos de funcionamiento.
  3. Por último, está el tema del medio ambiente y el comportamiento humano.
    Aunque es un tema menos sofisticado, el comportamiento del propietario a la hora de limpiar y mantener los sensores del coche es otro asunto que merece atención. Muchos de los fabricantes de equipos originales colocan sensores con Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS) entre el parabrisas y el limpiaparabrisas, y el radar debajo del parachoques. Esto resolvería parte del problema, junto con los chorros de líquido automáticos que vemos en otros sensores que están más expuestos. Sin embargo, el enorme número de sensores necesarios para los niveles 4 y 5 hace más difícil evitar las zonas expuestas, y por lo tanto garantizar que sigan funcionando del modo previsto bajo cualquier circunstancia, incluyendo lluvia, suciedad, nieve, niebla, humedad en las lentes de la cámara… e incluso accidentes de tráfico menores.

Aquí es donde entra en juego la supervisión de la tecnología, ya que parece razonable asumir que en las condiciones presentadas anteriormente, el bien público común y la seguridad vial estarían bien atendidos por una función (integrada en la infraestructura digital general necesaria para el despliegue y el funcionamiento de los vehículos autónomos) independiente del vehículo, y capaz de supervisar la seguridad funcional permanente de los vehículos autónomos que circulan por nuestras carreteras. Esta debería identificar los posibles escenarios de riesgo y supervisar el comportamiento dinámico de cada vehículo autónomo en cada caso (el programa Responsibility-Sensitivity Safety (RSS) de Intel puede ser un buen punto de partida). Es difícil imaginar toda esta tecnología bien desarrollada en cada vehículo autónomo (y sujeta al envejecimiento, problemas de interoperabilidad, fallos de OTA…), compartiendo carriles, rampas, intersecciones… con todo tipo de vehículos, conectados y no conectados, y que funcione sin ningún nivel de supervisión y control por parte de terceros durante todo el ciclo de vida del vehículo autónomo, incluso en áreas geocercadas Operational Design Domain (ODD). Esta capa probablemente debería conceder a los agentes de tráfico la capacidad limitada de poder controlar un vehículo cuando se considere un peligro potencial. ¿Es este el mismo servicio que proporcionan los centros de control de teleoperación? Y aun dándoles la razón a aquellos que abogan por una teleoperación obligatoria, esa no es la cuestión aquí, ya que es un servicio universal, estadístico e independiente operado por las entidades públicas a cargo de la seguridad vial. Su función no sería asistir (teleoperar) sino detectar. ¿Abarca toda la red de carreteras de más de 4 millones de millas de Estados Unidos? No parece probable, parece que se despliega en función de las necesidades. ¿Se despliega de la misma manera y con la misma tecnología y densidad independientemente del entorno (urbano o interurbano)? Tampoco parece probable.

Razón número 3: La infraestructura digital facilitará la gestión dinámica de nuestra infraestructura física

El enfoque que plantea el autor del artículo “desmontar el mito del VA y el 5G” es muy limitado y desatiende la función de los ingenieros de tráfico. Concibe los vehículos autónomos como una entidad en el vacío inmediato, aislada de su entorno, y donde el valor de la infraestructura digital se limita a contribuir a la conciencia situacional del vehículo que (aparentemente) ya está garantizada por los sensores a bordo y las aplicaciones de Inteligencia Artificial/Aprendizaje Automático.

El futuro está aquí

Nadie (al menos yo) discute la necesidad de aumentar el gasto destinado a arreglar nuestra deteriorada infraestructura y satisfacer la demanda creciente, pero esto no puede lograrse de un día para otro. Mientras tanto, para aumentar la capacidad actual de nuestras carreteras, se han logrado resultados prometedores integrando (por ejemplo) el control de límite de velocidad variable con medidores de rampa y sistemas de navegación, o el peaje dinámico con carriles reversibles. Sin embargo, todos dependen del uso del Sistema de Detección por Microondas para Vehículos (MVDS) para detectar los volúmenes de tráfico, y del Aviso de Mensaje Dinámico (AMD) para dirigirse a los vehículos, ya que carecen de la capacidad de detectar y dirigirse a cada vehículo del flujo de tráfico como una entidad independiente. La capacidad de Cellular Vehicle to Everything (C-V2X) de utilizar los enlaces descendentes para influir (o dirigir) el comportamiento de cada vehículo (autónomo o no) mediante la multidifusión ha supuesto un punto de inflexión, ya que le permitirá influir en cada vehículo (conducido o no por un humano) como una entidad independiente, y abrirá las puertas a poder ajustar la demanda a la capacidad de cada carril, todo ello sin contar con la licitación de segmentos fuera de la carretera o el uso de la carretera durante un periodo de tiempo como se propuso hace unas semanas en este artículo de Forbes. En resumen, la infraestructura digital transformará la forma en que gestionamos la infraestructura. De un enfoque principalmente estático en el que cada componente (carriles, bordillos, rampas…) se asigna en función de su capacidad, a una asignación dinámica en términos de Disposición a Pagar (DaP), demanda, tiempo, clima, incidentes y/o multifunción. Esto se sumará a la importante cantidad de datos variables (semáforos, desvíos, accidentes, incidentes) derivados de un sinfín de condiciones cambiantes de la carretera.

Conclusión

La investigación y desarrollo (I+D) en la industria de los vehículos autónomos es imparable y con las dimensiones de un tsunami, pero mantener nuestras calles y carreteras seguras es una prioridad, junto con la optimización del uso del espacio público. El despliegue de los vehículos autónomos debe contar con el apoyo de una infraestructura digital eficiente, que desempeñará un papel fundamental durante un periodo de transición en el que vehículos con todo tipo de capacidades de comunicación y niveles de automatización compartirán nuestras carreteras.

Siglas

3GPP: 3rd Generation Partnership Project (Proyecto de Asociación de Tercera Generación)

ADAS: Advanced Driver Assistant Systems (Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor)

IA/AA Inteligencia Artificial/Aprendizaje Automático

VA: Vehículo Autónomo

MBS: Mensaje Básico de Seguridad

C-V2X: Cellular Vehicle to Everything

AMD: Aviso de Mensaje Dinámico

FCC: Federal Communications Commission (Comisión Federal de Comunicaciones)

SGNS/UMI Sistema Global de Navegación por Satélite/Unidad de Medición Inercial

HD: High Definition (Alta Definición)

ISO: International Standard Organization (Organización Internacional de Normalización)

MVDS: Microwave Vehicle Detection System (Sistema de Detección por Microondas para Vehículos)

NLOS: Non-Line of Sight (Sin Línea de Visión)

NPRM: Notice of Proposed Rulemaking (Anuncio de Propuesta de Reglamentación)

ODD: Operational Design Domain (Dominio de Diseño Operativo)

OEM: Original Equipment Manufacturer (Fabricante de Equipos Originales)

OTA: Over the Air Updates (Actualizaciones de Forma Inalámbrica)

RSS: Responsibility-Sensitivity Safety (Responsabilidad-Sensibilidad Seguridad)

SCMS: Security Credential Management System (Sistema de Gestión de Credenciales de Seguridad)

SPA2: Scalable Product Architecture (Arquitectura de Producto Escalable)

SPaT: Signal Phase and Time (Fase de Señal y Tiempo)

SWaP-C: Size, Weight, Power and Cost (Tamaño, Peso, Potencia y Coste)

TTS: Traffic Technology Services

UL: Underwriter Laboratories

UMTRI: University of Michigan Transportation Research Institute (Instituto de Investigación del Transporte de la Universidad de Michigan)

ODV: Odometría Visual

DaP: Disposición a Pagar

Escrito por Julià Monsó el 20 de Noviembre de 2020 con las etiquetas: Big data Coche autónomo Infraestructuras Innovación Inteligencia artificial Sistemas de transporte

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