Un conductor cambia de carril sin señalizar, otro frena inesperadamente y un peatón duda antes de cruzar la carretera. Son situaciones habituales en el tráfico, pero representan desafíos complejos para los sistemas de conducción automatizada. ¿Cómo puede un automóvil prever comportamientos que no siempre siguen reglas predecibles?
Fue para ayudar a responder a esta cuestión que nació BERTHA, un proyecto europeo que, tras tres años de investigación, presentó en Bruselas herramientas destinadas a acercar los sistemas de conducción automatizada a la forma en que los humanos perciben e interpretan el tráfico.
Financiado por el programa Horizonte Europa, el proyecto desarrolló modelos de comportamiento humano, plataformas de simulación y metodologías para probar la respuesta de futuros vehículos automatizados ante diferentes situaciones de conducción.
En un comunicado, FI Group by EPSA Portugal, una de las entidades participantes, explica que el objetivo es hacer que estos sistemas sean más previsibles y capaces de gestionar la diversidad de comportamientos observados en las carreteras.
El problema de los coches autónomos no es solo ver la carretera
Reconocer un automóvil, una señal de tráfico o un peatón es solo una parte del trabajo de un sistema de conducción automatizada.
El desafío siguiente es interpretar lo que esos elementos pueden hacer.
Un conductor puede acercarse a un cruce y vacilar antes de avanzar. Otro puede reaccionar de forma inesperada ante un obstáculo. Y dos automovilistas pueden tomar decisiones diferentes ante la misma situación.
Para estudiar estas diferencias, los investigadores de BERTHA desarrollaron modelos que buscan reproducir aspectos de la percepción, la atención, la toma de decisiones y la respuesta emocional de los conductores.
El proyecto permitió identificar diferentes patrones de comportamiento y crear herramientas para integrarlos en escenarios virtuales de conducción.
¿Y si fuera posible probar miles de comportamientos antes de llegar a la carretera?
Una de las aplicaciones presentadas en Brúselas consiste en introducir diferentes perfiles de conductores en entornos de simulación.
De esta forma, los investigadores pueden evaluar cómo un sistema automatizado responde a situaciones de tráfico complejas, incluyendo comportamientos humanos distintos.
El proyecto también desarrolló herramientas para generar escenarios de conducción y una plataforma denominada Open Human Behaviour Data HUB, destinada al almacenamiento, compartición y análisis de datos conductuales.
Estas soluciones podrían apoyar a los fabricantes e investigadores en el desarrollo y la evaluación de sistemas avanzados de asistencia a la conducción y de tecnologías de conducción automatizada.
Sin embargo, los resultados presentados no significan que los automóviles ya sean capaces de reproducir todas las capacidades de interpretación y decisión de un conductor humano.
El comunicado tampoco presenta indicadores cuantitativos que permitan concluir en qué medida estas herramientas podrían mejorar la seguridad vial.
La confianza de los conductores sigue siendo un desafío
La cuestión de la confianza también estuvo en el foco en el evento final de BERTHA, que reunió a investigadores, representantes de la industria automotriz y responsables políticos.
FI Group by EPSA Portugal, responsable de las actividades de comunicación, divulgación y explotación de los resultados, participó en una mesa redonda dedicada a lo que será necesario para que los europeos confíen en la conducción automatizada.
“Los resultados alcanzados por BERTHA demuestran la importancia de integrar el comportamiento humano en el desarrollo de los sistemas automatizados. Al acercar la tecnología a las necesidades, expectativas y reacciones de los conductores, el proyecto contribuye a una movilidad más segura, eficiente y ampliamente aceptada por la sociedad”, afirma Bruna Fonseca, responsable del Equipo de Proyectos Europeos de FI Group by EPSA Portugal.
Con la conclusión del proyecto, los modelos y herramientas desarrollados podrán servir de base a futuras iniciativas europeas de investigación y desarrollo en el área de la movilidad automatizada.
El desafío, sin embargo, se mantiene: no basta que un coche pueda identificar lo que sucede a su alrededor. Para circular en un entorno tan impredecible como el tráfico, también necesita ser capaz de anticipar lo que otros pueden hacer a continuación.
