Luz de asistencia a la conducción autónoma
La movilidad y el transporte son elementos esenciales de nuestras vidas, que aportan muchos beneficios a la sociedad, pero que también conllevan graves costes, como las emisiones de gases de efecto invernadero, los atascos, los accidentes y las muertes en carretera. Estos costes pueden reducirse significativamente con la generalización de la conducción autónoma. Por ejemplo, con la creación de nuevos esquemas de movilidad (como el coche compartido), la mejora de la seguridad vial, ofreciendo una alternativa de movilidad a aquellos que no pueden conducir por sí mismos, acelerando la electrificación de los vehículos y liberando espacios públicos urbanos que actualmente se utilizan para aparcar. Sin embargo, los vehículos autónomos también implican múltiples e importantes desafíos técnicos, sociales y legales.
Uno de los retos a los que se enfrentan científicos, ingenieros y responsables políticos a la hora de avanzar hacia la adopción de vehículos autónomos es la falta de comunicación entre el conductor humano y los usuarios externos de la vía pública, especialmente con los peatones (véase la Figura 1). Se ha observado que la gran mayoría de los peatones tienden a mirar al conductor antes de cruzar, ya que consideran que la seguridad al cruzar aumenta si hay evidencia de que el conductor se ha percatado de la presencia del peatón. Sin embargo, en el caso de los vehículos autónomos (niveles SAE 4 y 5), no hay conductor, ya que todos los usuarios dentro del vehículo se consideran pasajeros sin ninguna responsabilidad en las tareas de conducción, o incluso el vehículo autónomo puede circular totalmente vacío. En estos contextos, la confianza de los peatones puede verse totalmente comprometida, lo cual es un factor que afecta claramente a la aceptación de los usuarios.
Esta cuestión se ha abordado mediante formas explícitas de comunicación entre los vehículos autónomos y los peatones, incluyendo diferentes modalidades. Por ejemplo, mediante la comunicación vehículo-peatón (V2P) a través de los smartphones de los peatones o de dispositivos wearables, utilizando pantallas externas en el vehículo, señales de audio, proyección de patrones de luz en la superficie de la carretera y luces LED externas en la parte delantera. Además, será necesario un periodo de adaptación considerable hasta que los peatones se acostumbren a este tipo de interfaces antes de que dicha comunicación entre vehículos autónomos y peatones pueda considerarse eficiente. Para tasas de penetración bajas o medias de vehículos autónomos, con tráfico mixto manual y automatizado, y con diferentes niveles de automatización, los peatones tendrán que mantener múltiples formas de interacción con los vehículos, lo que puede llevar a un mal uso y a un rechazo de la tecnología. Por ello, es urgente empezar a estandarizar las interfaces de comunicación tanto para los vehículos manuales como para los automatizados. Utilizar la misma interfaz que se integrará en los futuros vehículos autónomos en vehículos manuales, durante este periodo de transición, puede ser clave para entender el impacto de la tecnología, y tener pruebas preliminares para futuras adaptaciones, con la garantía de que el vehículo manual tiene un conductor para tomar una decisión segura.
Es por ello que el objetivo principal del proyecto GRAIL2.0 financiado por la AEI es la implantación de un sistema que refuerce la confianza de la comunicación no verbal entre peatones (VRUs) y conductores. Este sistema indicará al peatón que el conductor es consciente de su presencia, mediante una luz LED. GRAIL2.0 puede utilizarse para aumentar la confianza de los peatones en los vehículos altamente automatizados (niveles 4 o 5), pero también ayudará en el periodo de transición en los vehículos controlados manualmente como forma de acostumbrarse a esta tecnología y aumentar la seguridad.
GRAIL2.0 se basará en un Smartphone acoplado al parabrisas que integra el sistema de detección de peatones y predicción de intenciones de peatones y VRU’s. Basándose en esta detección de peatones, se evaluará si hay algún peatón en la trayectoria del vehículo que quiera cruzar y comprobará que el conductor es consciente de su presencia. Esta comprobación puede realizarse utilizando una o una combinación de las siguientes opciones (ver Figura 2):
- Intervención baja: Se evaluará la fijación de la mirada del conductor y la posición de los peatones para determinar si el conductor está mirando a los peatones.
- Intervención media: Se accederá a la información del bus CAN del vehículo y evaluará la respuesta del conductor para valorar cuándo cede el paso a los peatones.
- Intervención alta: Se requerirá que el conductor confirme activamente que es consciente de la presencia de los peatones utilizando bien la confirmación verbal, algunos de los controles del vehículo como las luces delanteras o mirando directamente al Smartphone.
Este sistema será configurable para garantizar una buena aceptación por parte de los conductores. También el nivel de apoyo será ajustable en los siguientes niveles:
- Modo silencioso: El Smartphone no proporcionará ninguna información al conductor.
- Modo visual: El Smartphone proporcionará información visual al conductor sobre la presencia de los peatones.
- Modo de audio: El Smartphone proporcionará información de audio al conductor sobre la presencia de los peatones.
Una vez confirmada la atención del conductor, GRAIL2.0 se comunicará con los peatones mediante una tira de LEDs RGB controlada por Bluetooth. Esta tira transmitirá a los demás usuarios de la vía pública que el conductor es consciente de su presencia, en vehículos de conducción manual, y también en el caso de vehículos autónomos de nivel 4 o 5.
El aspecto clave de GRAIL2.0 es la implementación de un sistema que refuerza la confianza de la comunicación no verbal entre los peatones (VRUs) y los conductores. Este sistema puede utilizarse para aumentar la confianza de los peatones en los vehículos altamente automatizados, pero también ayudará en el periodo de transición en los vehículos controlados manualmente como forma de acostumbrarse a esta tecnología y aumentar la seguridad. En un principio, GRAIL2.0 podría verse como un ADAS opcional que puede instalarse en cualquier vehículo. Pero su objetivo a largo plazo es allanar el camino para un sistema de comunicación V2P obligatorio que será necesario para los vehículos altamente automatizados.
Ignacio Parra Alonso es Profesor Titular en la Universidad de Alcalá. Su investigación se centra en la conducción autónoma y los sistemas inteligentes de transporte. Es co-autor de más de 80 publicaciones científicas, co-inventor en más de 10 patentes, y ha recibido varios premios de investigación. Actualmente es director del grupo de investigación Intelligent Vehicles and Traffic Technologies de la Universidad de Alcalá.
David Fernández Llorca es Catedrático de Universidad en la Universidad de Alcalá, y Científico en el Centro Unificado de Investigación de la Comisión Europea. Su investigación se centra en inteligencia artificial confiable y la interacción entre personas y máquinas en el ámbito de la conducción autónoma y los sistemas inteligentes de transporte. Ha recibido varios premios de investigación, entre ellos el de Mejor Investigador Joven de la IEEE Intelligent Transportation Systems Society en el 2018. Actualmente sirve como Editor Jefe de la revista internacional indexada IET Intelligent Transport Systems.