Por qué la conducción autónoma requiere de tantos sensores

Cuando circulamos al volante de un automóvil, nuestro cerebro tiene que discernir cuanto sucede por delante y alrededor nuestra en tanto en función de lo que nuestros sentidos perciben como de los conocimientos adquiridos que tenemos de nuestra ruta, o de las intenciones que tenemos al desplazarnos con el vehículo.

Todo eso y mucho más es lo que la conducción autónoma tiene que hacer para lograr ser aún más segura que el ser humano al desplazar un coche sin que este intervenga. Por esta razón, los fabricantes de coches autónomos presumen siempre del elevado número de sensores, cámaras, sistemas de ultrasonidos, radares o equipamientos tipo LIDAR que incorporan en sus modelos. Y es que cuantos más elementos de estos incorpore un coche a bordo, mejor. ¿Y por qué mejor? Basta con mirar la imagen que acompaña a estas líneas para entenderlo.

La fotografía muestra lo que entre los técnicos encargados del desarrollo de vehículos autónomos se conoce como un «caso límite». Estos casos son aquellos en los que un vehículo se comportará de forma impredecible debido a que su software ha procesado un escenario inusual de forma distinta a como lo haría un ser humano. En la imagen se aprecian los datos que han registrado los sensores y la cámara del coche que han llevado al vehículo autónomo a la conclusión errónea de que las imágenes de los ciclistas de la parte trasera del monovolumen que está delante son ciclistas humanos reales cuando en realidad es únicamente una fotografía.

En este punto ciego, «el LIDAR no puede detectar el cristal, el radar distingue principalmente el metal, y la cámara puede ser engañada por las imágenes», explica el CEO de Cognata, Danny Atsmon, empresa que desarrolla simuladores de software que permiten exponer a los vehículos a casos límite para que los técnicos desarrollen los algoritmos necesarios para que los vehículos autónomos pueden abordarlos sin riesgos de causar accidentes. Según Atsmon, «Cada uno de los sensores necesarios para la conducción autónoma resuelve una parte distinta del desafío de la detección«. Al descubrir gradualmente qué datos pueden ser utilizados para resolver correctamente casos límites específicos (tanto mediante simulaciones como en la vida real), los coches aprenden a abordar situaciones cada vez más complejas.

Tesla fue criticada por su decisión de emplear únicamente radar, cámaras y sensores de ultrasonido para proporcionar datos a su sistema AutoPilot después de que uno de sus vehículos no fuera capaz de distinguir un remolque del brillante cielo azul. Este error provocó un choque entre los vehículos y acabó con la vida del conductor del vehículo de Tesla en el acto. Los críticos sostienen que el LIDAR es un elemento clave en el abanico de sensores. A diferencia de una cámara, este aparato funciona bien con poca luz y brillos, y proporciona datos más detallados que el radar o los ultrasonidos. Pero, como señala Atsmon, «hasta el LIDAR tiene defectos«: por ejemplo, no puede distinguir entre una señal de tráfico roja y otra verde.

De ahí que la apuesta más segura para evitar estas situaciones sea que los fabricantes sigan confiando en una mayor diversidad de sensores con vistas a crear la mayor redundancia posible en sus sistemas. Esta es la razón por la que se precisa instalar a bordo de todos los coches autónomos el mayor número de detectores, sensores y cámaras posible. Gracias a ellos la mayoría de los vehículos autónomos superan problemas como el que plantean tanto la fotografía como las imágenes del video que ofrecemos, donde un coche autónomo es incapaz de reaccionar para superar la prohibición que para él supone tener que superar la línea continua del círculo trazado en torno suya.

La combinación y análisis de la información procedente de todos los sistemas de detección embarcados con las experiencias almacenadas es lo que le permitirá superar esas dificultades. Seguro que al menos los ciclistas se lo agradecerán.