Un automóvil autónomo , también conocido como automóvil autónomo ( AC ), automóvil sin conductor , robotaxi , automóvil robótico o robo-car , [1] [2] [3] es un automóvil que es capaz de funcionar con una intervención humana reducida o nula . [4] [5] Los automóviles autónomos son responsables de todas las actividades de conducción, como percibir el entorno, monitorear sistemas importantes y controlar el vehículo, lo que incluye navegar desde el origen hasta el destino. [6]
A finales de 2024 [actualizar], ningún sistema ha alcanzado la autonomía total (nivel SAE 5). En diciembre de 2020, Waymo fue el primero en ofrecer viajes en taxis autónomos al público en áreas geográficas limitadas (nivel SAE 4), [7] y a partir de abril de 2024 [actualizar]ofrece servicios en Arizona (Phoenix) y California (San Francisco y Los Ángeles). En junio de 2024, después de que un taxi autónomo de Waymo se estrellara contra un poste de servicios públicos en Phoenix, Arizona , los 672 Jaguar I-Pace fueron retirados del mercado después de que se descubrió que tenían susceptibilidad a chocar contra elementos similares a postes y se actualizó su software. [8] [9] [10] En julio de 2021, DeepRoute.ai comenzó a ofrecer viajes en taxis autónomos en Shenzhen, China. A partir de febrero de 2022, Cruise ofreció un servicio de taxi autónomo en San Francisco, [11] pero suspendió el servicio en 2023. En 2021, Honda fue el primer fabricante en vender un automóvil SAE Nivel 3, [12] [13] [14] seguido por Mercedes-Benz en 2023. [15]
Las pruebas comenzaron en la década de 1950. El primer automóvil semiautónomo fue desarrollado en 1977 por el Laboratorio de Ingeniería Mecánica de Tsukuba, en Japón. [17] Requería calles especialmente marcadas que eran interpretadas por dos cámaras en el vehículo y una computadora analógica. El vehículo alcanzaba velocidades de 30 km/h (19 mph) con la ayuda de un riel elevado. [18] [19]
Los proyectos semiautónomos Navlab [20] y ALV [21] [22] de la Universidad Carnegie Mellon se lanzaron en la década de 1980, financiados por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) de los Estados Unidos a partir de 1984 y el Proyecto EUREKA Prometheus de la Universidad Mercedes-Benz y Bundeswehr de Múnich en 1987. [23] En 1985, el ALV había alcanzado los 31 km/h (19 mph), en carreteras de dos carriles. La evitación de obstáculos llegó en 1986, y la conducción todoterreno diurna y nocturna en 1987. [24] En 1995, el Navlab 5 completó el primer viaje autónomo de costa a costa de EE. UU. Viajando desde Pittsburgh , Pensilvania y San Diego, California, el 98,2% del viaje fue autónomo. Completó el viaje a una velocidad promedio de 63,8 mph (102,7 km/h). [25] [26] [27] [28] Hasta el segundo Gran Desafío DARPA en 2005, la investigación de vehículos automatizados en los Estados Unidos era financiada principalmente por DARPA, el Ejército de los EE. UU. y la Marina de los EE. UU., lo que produjo avances incrementales en velocidades, competencia de conducción, controles y sistemas de sensores. [29]
En 1991, Estados Unidos destinó 650 millones de dólares a la investigación del Sistema Nacional de Autopistas Automatizadas [30] , que demostró la conducción automatizada, combinando la automatización integrada en las carreteras con la tecnología de los vehículos y la creación de redes cooperativas entre los vehículos y la infraestructura de las carreteras. El programa concluyó con una demostración exitosa en 1997. [31] En parte financiado por el Sistema Nacional de Autopistas Automatizadas y DARPA, Navlab recorrió 4584 km (2848 mi) a través de Estados Unidos en 1995, 4501 km (2797 mi) o el 98 % de forma autónoma. [32] En 2015, Delphi pilotó un Audi basado en tecnología Delphi a lo largo de 5472 km (3400 mi) a través de 15 estados, el 99 % de forma autónoma. [33] En 2015, Nevada , Florida, California, Virginia , Michigan y Washington DC permitieron las pruebas de coches autónomos en carreteras públicas. [34]
Entre 2016 y 2018, la Comisión Europea financió el desarrollo de la conducción conectada y automatizada a través de las acciones de coordinación de los programas CARTRE y SCOUT. [35] La Hoja de ruta de la Agenda Estratégica de Investigación e Innovación en Transporte (STRIA) para el transporte conectado y automatizado se publicó en 2019. [36]
En noviembre de 2017, Waymo anunció pruebas de automóviles autónomos sin conductor de seguridad. [37] Sin embargo, había un empleado en el automóvil para manejar emergencias. [38]
En marzo de 2018, Elaine Herzberg se convirtió en la primera peatona asesinada por un vehículo autónomo, un vehículo de prueba de Uber con un conductor humano de respaldo; los fiscales no acusaron a Uber, mientras que el conductor humano fue sentenciado a libertad condicional. [39]
En diciembre de 2018, Waymo fue el primero en comercializar un servicio de robotaxi, en Phoenix, Arizona. [40] En octubre de 2020, Waymo lanzó un servicio de robotaxi en una parte ( geocercada ) del área. [41] [42] Los autos fueron monitoreados en tiempo real e ingenieros remotos intervinieron para manejar condiciones excepcionales. [43] [42]
En marzo de 2019, por delante de Roborace , Robocar estableció el récord mundial Guinness como el coche autónomo más rápido del mundo. Robocar alcanzó los 282,42 km/h (175,49 mph). [44]
En marzo de 2021, Honda comenzó a arrendar en Japón una edición limitada de 100 sedanes Legend Hybrid EX equipados con tecnología de conducción de nivel 3 "Traffic Jam Pilot", que permitía legalmente a los conductores apartar la vista de la carretera cuando el coche circulaba a menos de 30 kilómetros por hora (19 mph). [12] [13] [45] [14]
En diciembre de 2020, Waymo se convirtió en el primer proveedor de servicios en ofrecer viajes en taxi sin conductor al público en general, en una parte de Phoenix, Arizona . Nuro comenzó las operaciones de entrega comercial autónoma en California en 2021. [46] DeepRoute.ai lanzó el servicio de robotaxi en Shenzhen en julio de 2021. [47] En diciembre de 2021, Mercedes-Benz recibió la aprobación para un automóvil de Nivel 3. [48] En febrero de 2022, Cruise se convirtió en el segundo proveedor de servicios en ofrecer viajes en taxi sin conductor al público en general, en San Francisco . [11] En diciembre de 2022, varios fabricantes redujeron los planes para la tecnología de conducción autónoma, incluidos Ford y Volkswagen . [49] En 2023, Cruise suspendió su servicio de robotaxi. [50] Nuro fue aprobado para el Nivel 4 en Palo Alto en agosto de 2023. [51]
A partir de agosto de 2023 , los vehículos que operan en el nivel 3 y superior eran un factor de mercado[actualizar] insignificante ; [ cita requerida ] a principios de 2024, Honda alquila un automóvil de nivel 3 en Japón y Mercedes vende dos automóviles de nivel 3 en Alemania, California y Nevada. [52] [53]
Definiciones
Organizaciones como SAE han propuesto normas terminológicas. Sin embargo, la mayoría de los términos no tienen una definición estándar y los utilizan de diversas formas los proveedores y otros. Las propuestas para adoptar la terminología de automatización de la aviación para los automóviles no han prosperado. [54]
Se utilizan nombres como AutonoDrive, PilotAssist, Full-Self Driving o DrivePilot a pesar de que los productos ofrecen una variedad de características que pueden no coincidir con los nombres. [55] A pesar de ofrecer un sistema llamado Full Self-Driving , Tesla afirmó que su sistema no manejaba de forma autónoma todas las tareas de conducción. [56] En el Reino Unido, un automóvil completamente autónomo se define como un automóvil registrado como tal, en lugar de uno que admita un conjunto específico de características. [57] La Asociación de Aseguradoras Británicas afirmó que el uso de la palabra autónomo en el marketing era peligroso porque los anuncios de automóviles hacen pensar a los automovilistas "autónomos" y "piloto automático" implica que el conductor puede confiar en que el automóvil se controle a sí mismo, aunque no lo haga.
Sistema de conducción automatizada
SAE identificó 6 niveles para la automatización de la conducción, desde el nivel 0 hasta el nivel 5. [58] Un ADS es un sistema SAE J3016 de nivel 3 o superior.
Sistema avanzado de asistencia al conductor
Un ADAS es un sistema que automatiza funciones de conducción específicas, como la advertencia de colisión frontal (FCW), el frenado automático de emergencia (AEB), la advertencia de salida de carril (LDW), la asistencia para mantenerse en el carril (LKA) o la advertencia de punto ciego (BSW). [59] Un ADAS requiere que un conductor humano se encargue de tareas que el ADAS no admite.
Autonomía versus automatización
La autonomía implica que un sistema de automatización está bajo el control del vehículo y no del conductor. La automatización es específica de una función y se ocupa de cuestiones como el control de velocidad, pero deja la toma de decisiones más amplia en manos del conductor. [60]
Euro NCAP define la autonomía como "el sistema actúa independientemente del conductor para evitar o mitigar el accidente". [61]
En Europa, las palabras automatizado y autónomo pueden utilizarse juntas. Por ejemplo, el Reglamento (UE) 2019/2144 disponía: [62]
"vehículo automatizado" significa un vehículo que puede moverse sin supervisión continua del conductor, pero cuya intervención aún se espera o requiere en los dominios de diseño operativo (ODD); [62]
«vehículo totalmente automatizado» significa un vehículo que puede moverse completamente sin la supervisión del conductor; [62]
Sistema cooperativo
Un conductor remoto es un conductor que opera un vehículo a distancia, utilizando una conexión de video y datos. [63]
Según SAE J3016,
Algunos sistemas de automatización de la conducción pueden ser de hecho autónomos si realizan todas sus funciones de forma independiente y autosuficiente, pero si dependen de la comunicación y/o cooperación con entidades externas, deberían considerarse cooperativos en lugar de autónomos.
Dominio del diseño operativo
El dominio de diseño operativo (ODD) es un término que designa un contexto operativo particular para un sistema automatizado, que se utiliza a menudo en el campo de los vehículos autónomos . El contexto se define mediante un conjunto de condiciones, que incluyen condiciones ambientales, geográficas, horarias y de otro tipo. En el caso de los vehículos, se incluyen las características del tráfico y de la carretera. Los fabricantes utilizan el ODD para indicar dónde y cómo funciona su producto de forma segura. Un sistema determinado puede funcionar de forma diferente según el ODD inmediato. [64]
El concepto presupone que los sistemas automatizados tienen limitaciones. [65] Relacionar la función del sistema con el ODD que soporta es importante para que los desarrolladores y los reguladores establezcan y comuniquen condiciones de funcionamiento seguras. Los sistemas deberían funcionar dentro de esas limitaciones. Algunos sistemas reconocen el ODD y modifican su comportamiento en consecuencia. Por ejemplo, un automóvil autónomo podría reconocer que el tráfico es denso y desactivar su función de cambio automático de carril. [65]
Los proveedores han adoptado una variedad de enfoques para el problema de la conducción autónoma. El enfoque de Tesla es permitir que su sistema de "conducción autónoma total" (FSD) se utilice en todos los ODD como un ADAS de nivel 2 (manos/en, ojos/en). [66] Waymo eligió ODD específicos (calles de la ciudad de Phoenix y San Francisco) para su servicio de robotaxi de nivel 5. [67] Mercedes Benz ofrece un servicio de nivel 3 en Las Vegas en atascos de tráfico de la autopista a velocidades de hasta 40 millas por hora (64 km/h). [68] El sistema SuperVision de Mobileye ofrece conducción manos libres/ojos en todo tipo de carreteras a velocidades de hasta 130 kilómetros por hora (81 mph). [69] El Super Cruise manos libres de GM funciona en carreteras específicas en condiciones específicas, deteniéndose o devolviendo el control al conductor cuando cambia el ODD. En 2024, la empresa anunció planes para ampliar la cobertura de carreteras de 400.000 millas a 750.000 millas. [70] El sistema de conducción sin intervención BlueCruise de Ford funciona en 130.000 millas de autopistas divididas de Estados Unidos. [71]
Conducción autónoma
La Unión de Científicos Preocupados definió la conducción autónoma como "automóviles o camiones en los que nunca se requiere que un conductor humano tome el control para operar el vehículo de manera segura. También conocidos como automóviles autónomos o "sin conductor", combinan sensores y software para controlar, navegar y conducir el vehículo". [72]
La ley británica sobre vehículos automatizados y eléctricos de 2018 define que un vehículo "se conduce por sí solo" si "no está controlado ni necesita ser monitoreado por un individuo". [73]
Otra definición del gobierno británico afirmaba: "Los vehículos autónomos son vehículos que pueden conducirse por sí solos de manera segura y legal". [74]
Definiciones británicas
En inglés británico, la palabra automatizado tiene varios significados, como en la frase: "Thatcham también encontró que los sistemas automatizados de mantenimiento de carril solo podían cumplir dos de los doce principios necesarios para garantizar la seguridad, y continuó diciendo que, por lo tanto, no pueden clasificarse como 'conducción automatizada', sino que prefieren 'conducción asistida'". [75] La primera aparición de la palabra "automatizado" se refiere a un sistema automatizado de la Unece, mientras que la segunda se refiere a la definición legal británica de un vehículo automatizado. La ley británica interpreta el significado de "vehículo automatizado" basándose en la sección de interpretación relacionada con un vehículo que "se conduce a sí mismo" y un vehículo asegurado. [76]
En noviembre de 2023, el Gobierno británico presentó el proyecto de ley sobre vehículos automatizados, que proponía definiciones de términos relacionados: [77]
Conducción autónoma: “Un vehículo “satisface la prueba de conducción autónoma” si está diseñado o adaptado con la intención de que una característica del vehículo le permita viajar de forma autónoma, y es capaz de hacerlo, mediante esa característica, de forma segura y legal”.
Autonomía: Un vehículo se desplaza de forma “autónoma” si es controlado por el propio vehículo, y ni éste ni sus alrededores son monitorizados por una persona que pueda intervenir.
Control: control del movimiento del vehículo.
Seguro: un vehículo que cumple con un estándar aceptablemente seguro.
Legal: un vehículo que ofrece un riesgo aceptablemente bajo de cometer una infracción de tránsito.
En 2014, SAE International publicó un sistema de clasificación de seis niveles (que va desde el totalmente manual hasta el totalmente automatizado) con el título J3016, Taxonomía y definiciones de términos relacionados con los sistemas de conducción automatizada de vehículos de motor en carretera ; los detalles se revisan ocasionalmente. [80] Esta clasificación se basa en el papel del conductor, en lugar de en las capacidades del vehículo, aunque estas están relacionadas. Después de que SAE actualizara su clasificación en 2016 (J3016_201609), [81] la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras (NHTSA) adoptó la norma SAE. [82] [83] La clasificación es un tema de debate, con varias revisiones propuestas. [84] [85]
Clasificaciones
Un "modo de conducción", también conocido como escenario de conducción , combina un ODD con requisitos de conducción coincidentes (por ejemplo, incorporación a una autopista, atasco de tráfico). [1] [86] Los automóviles pueden cambiar de nivel de acuerdo con el modo de conducción.
Por encima del Nivel 1, las diferencias de nivel están relacionadas con cómo se divide/comparte la responsabilidad del movimiento seguro entre ADAS y el conductor, en lugar de con características de conducción específicas.
Los niveles de automatización SAE han sido criticados [¿ por quién? ] por su enfoque tecnológico. Se ha argumentado que la estructura de los niveles sugiere que la automatización aumenta linealmente y que más automatización es mejor, lo que puede no ser el caso. [87] Los niveles SAE tampoco tienen en cuenta los cambios que pueden requerirse en la infraestructura [88] y el comportamiento de los usuarios de la carretera. [89] [90]
Sistema Mobileye
Amnon Shashua, director ejecutivo de Mobileye, y Shai Shalev-Shwartz, director de tecnología, propusieron una taxonomía alternativa para los sistemas de conducción autónoma, afirmando que se necesitaba un enfoque más orientado al consumidor. Sus categorías reflejan el nivel de participación del conductor que se requiere. [91] [92] Algunos fabricantes de vehículos han adoptado de manera informal parte de la terminología utilizada, aunque no se han comprometido formalmente con ella. [93] [94] [95] [96]
Ojos en acción/manos en acción
El primer nivel, manos a la obra/ojos a la obra, implica que el conductor está totalmente involucrado en la operación del vehículo, pero es supervisado por el sistema, que interviene de acuerdo con las características que admite (por ejemplo, control de crucero adaptativo, frenado automático de emergencia). El conductor es completamente responsable, con las manos en el volante y los ojos en la carretera. [92]
Ojos puestos/manos libres
La función Eyes-on/Hands-off permite al conductor soltar el volante. El sistema conduce, el conductor supervisa y permanece preparado para retomar el control cuando sea necesario. [92]
Ojos fuera/manos fuera
La función Eyes-off/hands-off significa que el conductor puede dejar de monitorear el sistema, lo que deja al sistema en control total. Eyes-off requiere que no haya errores reproducibles (no provocados por condiciones transitorias exóticas) o frecuentes, que las velocidades sean apropiadas al contexto (por ejemplo, 80 mph en caminos de acceso limitado) y que el sistema maneje maniobras típicas (por ejemplo, ser cortado por otro vehículo). El nivel de automatización podría variar según la carretera (por ejemplo, eyes-off en autopistas, eyes-on en calles laterales). [92]
Sin conductor
El nivel más alto no requiere un conductor humano en el automóvil: la supervisión se realiza de forma remota (telepresencia) o no se realiza en absoluto. [92]
Seguridad
Un requisito crítico para los dos niveles superiores es que el vehículo pueda realizar una maniobra de riesgo mínimo y detenerse de manera segura fuera del tráfico sin la intervención del conductor. [92]
Tecnología
Arquitectura
El sistema de percepción procesa datos visuales y auditivos del exterior y el interior del vehículo para crear un modelo local del vehículo, la carretera, el tráfico, los controles de tráfico y otros objetos observables, y su movimiento relativo. A continuación, el sistema de control toma medidas para mover el vehículo, teniendo en cuenta el modelo local, el mapa de carreteras y las normas de circulación. [97] [98] [99] [100]
Se han propuesto varias clasificaciones para describir la tecnología ADAS. Una propuesta es adoptar estas categorías: navegación, planificación de ruta, percepción y control del vehículo. [101]
Navegación
La navegación implica el uso de mapas para definir una ruta entre el origen y el destino. La navegación híbrida es el uso de múltiples sistemas de navegación . Algunos sistemas utilizan mapas básicos, que se basan en la percepción para abordar las anomalías. Un mapa de este tipo comprende qué caminos conducen a otros, si un camino es una autopista, una carretera, es de un solo sentido, etc. Otros sistemas requieren mapas muy detallados, incluidos mapas de carriles, obstáculos, controles de tráfico, etc.
Percepción
Los AC necesitan poder percibir el mundo que los rodea. Las tecnologías de apoyo incluyen combinaciones de cámaras, LiDAR , radar , audio y ultrasonido , [102] GPS y medición inercial . [103] [104] [105] Las redes neuronales profundas se utilizan para analizar las entradas de estos sensores para detectar e identificar objetos y sus trayectorias. [106] Algunos sistemas utilizan algoritmos bayesianos de localización y mapeo simultáneos (SLAM). Otra técnica es la detección y seguimiento de otros objetos en movimiento (DATMO), que se utiliza para manejar obstáculos potenciales. [107] [108] Otros sistemas utilizan tecnologías de sistemas de localización en tiempo real (RTLS) en la carretera para ayudar a la localización. El sistema de "solo visión" de Tesla utiliza ocho cámaras, sin LIDAR ni radar, para crear su vista aérea del entorno. [109]
Planificación de rutas
La planificación de rutas encuentra una secuencia de segmentos que un vehículo puede usar para moverse desde el origen hasta el destino. Las técnicas utilizadas para la planificación de rutas incluyen la búsqueda basada en gráficos y las técnicas de optimización basadas en variaciones. Las técnicas basadas en gráficos pueden tomar decisiones más difíciles, como por ejemplo cómo pasar a otro vehículo u obstáculo. Las técnicas de optimización basadas en variaciones requieren restricciones más estrictas en la ruta del vehículo para evitar colisiones. [110] La ruta a gran escala del vehículo se puede determinar utilizando un diagrama de Voronoi , un mapeo de cuadrícula de ocupación o un algoritmo de corredor de conducción. Este último permite que el vehículo se ubique y conduzca dentro de un espacio abierto que está delimitado por carriles o barreras. [111]
Mapas
Los mapas son necesarios para la navegación. La sofisticación de los mapas varía desde gráficos simples que muestran qué caminos se conectan entre sí, con detalles como si son de un solo sentido o de doble sentido, hasta los que son muy detallados, con información sobre carriles, controles de tráfico, obras viales y más. [102] Los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) desarrollaron un sistema llamado MapLite, que permite que los autos autónomos conduzcan con mapas simples. El sistema combina la posición GPS del vehículo, un "mapa topológico escaso" como OpenStreetMap (que solo tiene características de caminos en 2D), con sensores que observan las condiciones de la carretera. [112] Un problema con los mapas altamente detallados es actualizarlos a medida que el mundo cambia. Los vehículos que pueden operar con mapas menos detallados no requieren actualizaciones frecuentes ni geocercas.
Sensores
Los sensores son necesarios para que el vehículo responda adecuadamente al entorno de conducción. Los tipos de sensores incluyen cámaras, LiDAR , ultrasonidos y radares . Los sistemas de control normalmente combinan datos de múltiples sensores . [113] Múltiples sensores pueden proporcionar una vista más completa de los alrededores y pueden usarse para verificarse entre sí para corregir errores. [114] Por ejemplo, el radar puede generar imágenes de una escena en, por ejemplo, una tormenta de nieve nocturna, que vence a las cámaras y al LiDAR, aunque con una precisión reducida. Después de experimentar con radar y ultrasonidos, Tesla adoptó un enfoque de solo visión, afirmando que los humanos conducen usando solo la visión, y que los automóviles deberían poder hacer lo mismo, al tiempo que cita el menor costo de las cámaras en comparación con otros tipos de sensores. [115] Por el contrario, Waymo hace uso de la mayor resolución de los sensores LiDAR y cita el costo decreciente de esa tecnología. [116]
Conducción por cable
La conducción por cable es el uso de sistemas eléctricos o electromecánicos para realizar funciones del vehículo, como la dirección o el control de velocidad, que tradicionalmente se logran mediante vínculos mecánicos.
Monitoreo del conductor
El control del conductor se utiliza para evaluar su atención y estado de alerta. Las técnicas que se utilizan incluyen el control ocular y la exigencia de que el conductor mantenga el par en el volante. [117] Intenta comprender el estado del conductor e identificar conductas de conducción peligrosas. [118]
Comunicación del vehículo
Los vehículos pueden beneficiarse potencialmente de la comunicación con otros para compartir información sobre el tráfico, obstáculos en la carretera, recibir actualizaciones de mapas y software, etc. [119] [120] [102]
La norma ISO /TC 22 especifica los sistemas de información y control del transporte en vehículos [121], mientras que la norma ISO/TC 204 especifica los sistemas de información, comunicación y control en el transporte de superficie [122] . Se han desarrollado normas internacionales para funciones ADAS, conectividad, interacción humana, sistemas en vehículos, gestión/ingeniería, mapas dinámicos y posicionamiento, privacidad y seguridad [123] .
En lugar de comunicarse entre vehículos, pueden comunicarse con sistemas basados en la carretera para recibir información similar.
Actualización de software
El software controla el vehículo y puede proporcionar entretenimiento y otros servicios. Las actualizaciones inalámbricas pueden ofrecer correcciones de errores y funciones adicionales a través de Internet. Las actualizaciones de software son una forma de realizar retiros de productos que en el pasado requerían una visita a un centro de servicio. En marzo de 2021, se publicó el reglamento de la CEPE sobre actualización de software y sistemas de gestión de actualizaciones de software. [124]
Modelo de seguridad
Un modelo de seguridad es un software que intenta formalizar reglas que garanticen que los AC funcionen de forma segura. [125]
El IEEE está intentando crear un estándar para los modelos de seguridad denominado "IEEE P2846: Un modelo formal para consideraciones de seguridad en la toma de decisiones automatizada de vehículos". [126] En 2022, un grupo de investigación del Instituto Nacional de Informática (NII, Japón) mejoró el sistema de seguridad confiable de Mobileye como "RSS consciente de objetivos" para permitir que las reglas RSS aborden escenarios complejos a través de la lógica del programa. [127]
Notificación
Estados Unidos ha estandarizado el uso de luces turquesas para informar a otros conductores de que un vehículo está conduciendo de forma autónoma. Se utilizarán en los sedanes Mercedes-Benz EQS y S-Class 2026 con Drive Pilot, un sistema de conducción SAE de nivel 3. [ cita requerida ]
Hasta 2023, la luz turquesa no había sido estandarizada por la República Popular China ni por la CEPE-ONU. [128]
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel fundamental en el desarrollo y el funcionamiento de los vehículos autónomos (VA), ya que les permite percibir su entorno, tomar decisiones y navegar de forma segura sin intervención humana. Los algoritmos de IA permiten a los VA interpretar datos sensoriales de varios sensores a bordo, como cámaras, LiDAR, radar y GPS, para comprender su entorno y mejorar su capacidad tecnológica y seguridad general a lo largo del tiempo. [129]
Desafíos
Vehículos de reparto autónomos estancados en un lugar intentando evitarse unos a otros
Obstáculos
El principal obstáculo para los AC es el software avanzado y los mapas necesarios para que funcionen de manera segura en la amplia variedad de condiciones que experimentan los conductores. [130] Además de manejar la conducción diurna y nocturna en buen y mal tiempo [131] en carreteras de calidad arbitraria, los AC deben lidiar con otros vehículos, obstáculos en la carretera, controles de tráfico deficientes o faltantes, mapas defectuosos y manejar un sinfín de casos extremos, como seguir las instrucciones de un oficial de policía que gestiona el tráfico en el lugar de un accidente.
Otros obstáculos incluyen el costo, la responsabilidad, [132] [133] la renuencia del consumidor, [134] los dilemas éticos, [135] [136] la seguridad, [137] [138] [139] [140] la privacidad, [131] y el marco legal/regulatorio. [141] Además, los vehículos autónomos podrían automatizar el trabajo de los conductores profesionales, eliminando muchos puestos de trabajo, lo que podría frenar su aceptación. [142]
Preocupaciones
Marketing engañoso
Tesla llama a su ADAS de nivel 2 "Full Self-Driving (FSD) Beta". [143] Los senadores estadounidenses Richard Blumenthal y Edward Markey pidieron a la Comisión Federal de Comercio (FTC) que investigara esta comercialización en 2021. [144] En diciembre de 2021 en Japón, Mercedes-Benz fue sancionada por la Agencia de Asuntos del Consumidor por descripciones engañosas de productos. [145]
Mercedes-Benz fue criticada por una publicidad comercial engañosa de los modelos de la Clase E en Estados Unidos . [146] En ese momento, Mercedes-Benz rechazó las afirmaciones y detuvo su campaña publicitaria de "automóviles autónomos" que había estado funcionando. [147] [148] En agosto de 2022, el Departamento de Vehículos Motorizados de California (DMV) acusó a Tesla de prácticas de marketing engañosas. [149]
Con el Proyecto de Ley de Vehículos Automatizados (AVB), los fabricantes de automóviles autónomos podrían enfrentarse a penas de prisión por publicidad engañosa en el Reino Unido. [150]
Seguridad
En la década de 2020, surgieron preocupaciones sobre la vulnerabilidad de los AC a los ciberataques y al robo de datos. [151]
Espionaje
En 2018 y 2019, ex ingenieros de Apple fueron acusados de robar información relacionada con el proyecto de autos autónomos de Apple. [152] [153] [154] En 2021, el Departamento de Justicia de los Estados Unidos (DOJ) acusó a funcionarios de seguridad chinos de coordinar una campaña de piratería para robar información de entidades gubernamentales, incluida la investigación relacionada con los vehículos autónomos. [155] [156] China ha preparado "las Disposiciones sobre la gestión de la seguridad de los datos automotrices (prueba) para proteger sus propios datos". [157] [158]
Las pruebas de coches automatizados chinos en Estados Unidos han suscitado preocupación sobre qué datos estadounidenses recogen los vehículos chinos para almacenarlos en territorio chino y sobre cualquier vínculo con el partido comunista chino. [161]
Comunicaciones con el conductor
Los sistemas de comunicación automática complican la necesidad de que los conductores se comuniquen entre sí, por ejemplo, para decidir qué automóvil entra primero en una intersección. En un sistema de comunicación automática sin conductor, los medios tradicionales como las señales manuales no funcionan (sin conductor, sin manos). [162]
Predicción del comportamiento
Los AC deben ser capaces de predecir el comportamiento de posibles vehículos en movimiento, peatones, etc. en tiempo real para poder proceder de forma segura. [99] La tarea se vuelve más desafiante cuanto más lejos en el futuro se extiende la predicción, requiriendo revisiones rápidas de la estimación para hacer frente al comportamiento imprevisto. Un enfoque es recalcular completamente la posición y trayectoria de cada objeto muchas veces por segundo. Otro es almacenar en caché los resultados de una predicción anterior para usarlos en la siguiente para reducir la complejidad computacional. [163] [164]
Entregar
El ADAS debe ser capaz de aceptar y devolver el control al conductor de forma segura. [165]
Confianza
Los consumidores evitarán los aires acondicionados a menos que confíen en que son seguros. [166] [167] Los robotaxis que operaban en San Francisco recibieron críticas por los riesgos de seguridad percibidos. [168] Los ascensores automáticos se inventaron en 1900, pero no se volvieron comunes hasta que los operadores hicieron huelga y se generó confianza con publicidad y características como un botón de parada de emergencia. [169] [170] Sin embargo, con el uso repetido de funciones de conducción autónoma, el comportamiento de los conductores y la confianza en los vehículos autónomos mejoraron gradualmente y ambos entraron en un estado más estable. Al mismo tiempo, esto también mejoró el rendimiento y la confiabilidad del vehículo en condiciones complejas, lo que aumentó la confianza del público. [171]
Ciencias económicas
Los vehículos autónomos también presentan diversas implicaciones políticas y económicas. El sector del transporte tiene una influencia significativa en muchos panoramas políticos y económicos. Por ejemplo, muchos estados de EE. UU. generan muchos ingresos anuales a partir de tarifas e impuestos de transporte. [172] La llegada de los automóviles autónomos podría afectar profundamente a la economía al alterar potencialmente los flujos de ingresos fiscales estatales. Además, la transición a los vehículos autónomos podría alterar los patrones de empleo y los mercados laborales, en particular en industrias que dependen en gran medida de las profesiones de conducción. [172] Los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. indican que en 2019, el sector empleó a más de dos millones de personas como conductores de camiones con remolque. [173] Además, los conductores de taxis y reparto representaban aproximadamente 370.400 puestos, y los conductores de autobús constituían una fuerza laboral de más de 680.000. [174] [175] [176] En conjunto, esto equivale a un desplazamiento concebible de casi 2,9 millones de puestos de trabajo, superando las pérdidas de empleo experimentadas en la Gran Recesión de 2008. [177]
Equidad e inclusión
La prominencia de ciertos grupos demográficos dentro de la industria tecnológica inevitablemente determina la trayectoria del desarrollo de los vehículos autónomos, lo que podría perpetuar las desigualdades existentes. Hay otros en la sociedad sin una agenda política que creen que el avance de la tecnología no tiene nada que ver con la promoción de desigualdades en ciertos grupos y lo ven como una presunción ridícula. [178]
Cuestiones éticas
Detección de peatones
Una investigación de Georgia Tech reveló que los sistemas de detección de vehículos autónomos eran, en general, un cinco por ciento menos eficaces a la hora de reconocer a personas de piel más oscura. Esta brecha de precisión persistió a pesar de los ajustes en función de variables ambientales como la iluminación y las obstrucciones visuales. [179]
Fundamento de la responsabilidad
Aún no se han adoptado normas de responsabilidad para abordar los accidentes y otros incidentes. La responsabilidad podría recaer en el ocupante del vehículo, su propietario, el fabricante del vehículo o incluso el proveedor de tecnología ADAS, posiblemente dependiendo de las circunstancias del accidente. [180] Además, la infusión de tecnología de inteligencia artificial en vehículos autónomos agrega capas de complejidad a la propiedad y la dinámica ética. Dado que los sistemas de IA son inherentemente autodidactas, surge la pregunta de si la responsabilidad debería recaer en el propietario del vehículo, el fabricante o el desarrollador de la IA. [181]
Problema del carro
El problema del tranvía es un experimento mental de ética . Adaptado para los vehículos con conductor, considera que un vehículo con un pasajero se enfrenta a un peatón que se interpone en su camino. El sistema ADAS tiene que elegir entre matar al peatón o desviarse hacia una pared y matar al pasajero. [182] Los posibles marcos incluyen la deontología (reglas formales) y el utilitarismo (reducción de daños). [99] [183] [184]
Una encuesta de opinión pública informó que se prefería la reducción de daños, excepto que los pasajeros querían que el vehículo los prefiriera a ellos, mientras que los peatones tenían la opinión opuesta. Las regulaciones utilitaristas eran impopulares. [185] Además, los puntos de vista culturales ejercen una influencia sustancial en la configuración de las respuestas a estos dilemas éticos. Otro estudio encontró que los sesgos culturales afectan las preferencias a la hora de priorizar el rescate de ciertas personas sobre otras en escenarios de accidentes automovilísticos. [181]
Privacidad
Algunos AC requieren una conexión a Internet para funcionar, lo que abre la posibilidad de que un hacker pueda obtener acceso a información privada como destinos, rutas, grabaciones de cámaras, preferencias de medios y/o patrones de comportamiento, aunque esto es cierto para un dispositivo conectado a Internet. [186] [187] [188]
Infraestructura vial
Los AC hacen uso de la infraestructura vial (por ejemplo, señales de tráfico, carriles de giro) y pueden requerir modificaciones a esa infraestructura para lograr plenamente su seguridad y otros objetivos. [189] En marzo de 2023, el gobierno japonés dio a conocer un plan para establecer un carril de autopista exclusivo para AC. [190] En abril de 2023, JR East anunció su desafío de aumentar su nivel de conducción autónoma del sistema de tránsito rápido de autobuses (BRT) de la línea Kesennuma en el área rural del nivel 2 actual al nivel 4 a 60 km/h. [191]
Pruebas
Aproches
Los sistemas de aire acondicionado se pueden probar mediante simulaciones digitales [192] [193] en un entorno de prueba controlado [194] o en vías públicas. Las pruebas en carretera suelen requerir algún tipo de permiso [195] o un compromiso de cumplir con los principios operativos aceptables [196] . Por ejemplo, Nueva York exige que haya un conductor de prueba en el vehículo, preparado para anular el sistema ADAS según sea necesario [197] .
En California, los fabricantes de automóviles autónomos deben presentar informes anuales que describan la frecuencia con la que sus vehículos se desconectan del modo autónomo. [198] Esta es una medida de la solidez del sistema (lo ideal es que el sistema nunca se desconecte). [199]
En 2017, Waymo informó de 63 desconexiones en 352.545 millas (567.366 km) de pruebas, una distancia media de 5.596 millas (9.006 km) entre desconexiones, la más alta (la mejor) entre las empresas que informan de dichas cifras. Waymo también registró más kilómetros de autonomía que otras empresas. Su tasa de 2017 de 0,18 desconexiones por cada 1.000 millas (1.600 km) fue una mejora con respecto a las 0,2 desconexiones por cada 1.000 millas (1.600 km) de 2016 y las 0,8 de 2015. En marzo de 2017, Uber informó de un promedio de 0,67 millas (1,08 km) por desconexión. En los últimos tres meses de 2017, Cruise (propiedad de GM ) promedió 5224 millas (8407 km) por desconexión en 62 689 millas (100 888 km). [200]
Década de 2020
Definiciones de desvinculación
Las empresas que elaboran informes utilizan distintas definiciones de lo que se considera una desconexión, y dichas definiciones pueden cambiar con el tiempo. [202] [199] Los ejecutivos de las empresas de automóviles autónomos han criticado las desconexión como una métrica engañosa, porque no tiene en cuenta las distintas condiciones de la carretera. [203]
Normas
En abril de 2021, el GT.29 GRVA propuso un "Método de prueba para la conducción automatizada (NATM)". [204]
En octubre de 2021, la prueba piloto europea L3Pilot demostró el sistema ADAS para automóviles en Hamburgo (Alemania) en el marco del Congreso Mundial ITS 2021. Las funciones SAE de nivel 3 y 4 se probaron en carreteras normales. [205] [206] [207]
En noviembre de 2022 se publicó la Norma Internacional ISO 34502 sobre el “Marco de evaluación de la seguridad basado en escenarios ”. [208] [209]
Prevención de colisiones
En abril de 2022, Nissan realizó una demostración de pruebas de prevención de colisiones . [210] [211] Waymo publicó un documento sobre pruebas de prevención de colisiones en diciembre de 2022. [212]
Simulación y validación
En septiembre de 2022, Biprogy lanzó la Plataforma de Validación de Inteligencia de Conducción (DIVP) como parte del proyecto nacional japonés "SIP-adus", que es interoperable con la Interfaz de Simulación Abierta (OSI) de ASAM . [213] [214] [215]
En 2023, David R. Large, investigador principal del Grupo de Investigación de Factores Humanos de la Universidad de Nottingham , se disfrazó de asiento de coche en un estudio para probar las reacciones de las personas ante los coches sin conductor. Dijo: "Queríamos explorar cómo interactuarían los peatones con un coche sin conductor y desarrollamos esta metodología única para explorar sus reacciones". El estudio descubrió que, en ausencia de alguien en el asiento del conductor, los peatones confían más en ciertas indicaciones visuales que en otras a la hora de decidir si cruzar la calle. [218]
Incidentes
Tesla
A partir de 2023, el piloto automático ADAS /conducción autónoma total (beta) de Tesla se clasificó como ADAS de nivel 2. [219]
El 20 de enero de 2016, se produjo el primero de los cinco accidentes mortales conocidos de un Tesla con piloto automático en la provincia china de Hubei. [220] Inicialmente, Tesla afirmó que el vehículo sufrió daños tan graves por el impacto que su grabadora no pudo determinar si el coche había estado en piloto automático en ese momento. Sin embargo, el coche no realizó ninguna acción evasiva.
Otro accidente fatal con piloto automático ocurrió en mayo en Florida en un Tesla Model S [221] [222] que se estrelló contra un tractocamión . En una demanda civil entre el padre del conductor fallecido y Tesla, Tesla documentó que el automóvil había estado en piloto automático. [223] Según Tesla, "ni el piloto automático ni el conductor notaron el lado blanco del tractocamión contra un cielo muy iluminado, por lo que no se aplicó el freno". Tesla afirmó que esta fue la primera muerte conocida de Tesla con piloto automático en más de 130 millones de millas (210 millones de kilómetros) con el piloto automático activado. Tesla afirmó que, en promedio, ocurre una muerte cada 94 millones de millas (151 millones de kilómetros) en todos los tipos de vehículos en los EE. UU. [224] [225] [226] Sin embargo, esta cifra también incluye las muertes de motocicletas y peatones. [227] [228] El informe final de la Junta Nacional de Seguridad del Transporte (NTSB) concluyó que Tesla no tuvo la culpa; La investigación reveló que en el caso de los coches Tesla, la tasa de accidentes se redujo en un 40 por ciento después de instalar el piloto automático. [229]
En junio de 2015, Google confirmó que, hasta esa fecha, 12 vehículos habían sufrido colisiones. Ocho de ellas se produjeron por alcance en una señal de stop o un semáforo, en dos de las cuales el vehículo fue golpeado por otro conductor, en una en la que otro conductor se saltó una señal de stop y en otra en la que un conductor controlaba el coche manualmente. [230] En julio de 2015, tres empleados sufrieron lesiones leves cuando su vehículo fue golpeado por detrás por un coche cuyo conductor no frenó. Esta fue la primera colisión que resultó en lesiones. [231]
Según los informes de accidentes de Google Waymo a principios de 2016, sus coches de prueba habían estado involucrados en 14 colisiones, de las cuales otros conductores tuvieron la culpa en 13 ocasiones, aunque en 2016 el software del coche provocó un accidente. [232] El 14 de febrero de 2016, un vehículo de Google intentó evitar unos sacos de arena que bloqueaban su camino. Durante la maniobra chocó contra un autobús. Google declaró: "En este caso, claramente tenemos cierta responsabilidad, porque si nuestro coche no se hubiera movido, no habría habido una colisión". [233] [234] Google calificó el accidente como un malentendido y una experiencia de aprendizaje. No se reportaron heridos. [232]
Grupo de Tecnologías Avanzadas (ATG) de Uber
En marzo de 2018, Elaine Herzberg murió después de ser golpeada por un aire acondicionado probado por el Grupo de Tecnologías Avanzadas (ATG) de Uber en Arizona. Un conductor de seguridad estaba en el auto. Herzberg estaba cruzando la calle a unos 400 pies de una intersección. [235] Algunos expertos dijeron que un conductor humano podría haber evitado el choque. [236] El gobernador de Arizona, Doug Ducey, suspendió la capacidad de la compañía para probar sus aires acondicionados citando un "fracaso incuestionable" de Uber para proteger la seguridad pública. [237] Uber también dejó de realizar pruebas en California hasta recibir un nuevo permiso en 2020. [238] [239]
El informe final de la NTSB determinó que la causa inmediata del accidente fue que la conductora de seguridad Rafaela Vásquez no controló la carretera porque estaba distraída con su teléfono, pero que la "cultura de seguridad inadecuada" de Uber contribuyó a ello. El informe señaló que la víctima tenía "un nivel muy alto" de metanfetamina en su cuerpo. [240] La junta pidió a los reguladores federales que realicen una revisión antes de permitir que los vehículos de prueba automatizados operen en las vías públicas. [241] [242]
En septiembre de 2020, Vásquez se declaró culpable de poner en peligro a otros y fue sentenciado a tres años de libertad condicional. [243] [39]
NIO Navigate en Pilot
El 12 de agosto de 2021, un hombre chino de 31 años murió después de que su NIO ES8 colisionara con un vehículo de construcción. [ cita requerida ] La función de conducción autónoma de NIO estaba en fase beta y no podía lidiar con obstáculos estáticos. [244] El manual del vehículo indicaba claramente que el conductor debía hacerse cargo cerca de las obras. Los abogados de la familia del fallecido cuestionaron el acceso privado de NIO al vehículo, que según ellos no garantizaba la integridad de los datos. [245]
Pony.ai
En noviembre de 2021, el Departamento de Vehículos Motorizados de California (DMV) notificó a Pony.ai que suspendía su permiso de prueba luego de una colisión reportada en Fremont el 28 de octubre. [246] En mayo de 2022, el DMV revocó el permiso de Pony.ai por no monitorear los registros de manejo de sus conductores de seguridad. [247]
Crucero
En abril de 2022, se informó que el vehículo de prueba de Cruise bloqueó un camión de bomberos en una llamada de emergencia, y generó preguntas sobre su capacidad para manejar circunstancias inesperadas. [248] [249]
Vado
En febrero de 2024, un conductor que utilizaba la función de conducción manos libres Ford BlueCruise chocó y mató al conductor de un automóvil estacionado sin luces encendidas en el carril central de una autopista en Texas. [250]
En marzo de 2024, una conductora ebria que iba a exceso de velocidad, sostenía su teléfono celular y usaba BlueCruise en una autopista de Pensilvania atropelló y mató a dos personas que conducían dos automóviles. [251] El primer automóvil se había averiado y estaba en el arcén izquierdo con parte del automóvil en el carril de circulación izquierdo. [251] El segundo conductor había estacionado su automóvil detrás del primer automóvil, presumiblemente para ayudar al primer conductor. [251]
La NTSB está investigando ambos incidentes. [252]
Total de incidentes
La NHTSA comenzó a exigir informes de incidentes a las empresas de vehículos autónomos en junio de 2021. Algunos informes citan incidentes que datan de agosto de 2019, con datos actuales disponibles hasta el 17 de junio de 2024. [253]
En total, se han notificado 3.979 incidentes con vehículos autónomos (tanto ADS como ADAS) durante este período. De esos incidentes, 2.146 (53,9 %) involucraron vehículos Tesla. [254]
Encuestas de opinión pública
Década de 2010
En una encuesta online realizada en 2011 a 2.006 consumidores estadounidenses y británicos, el 49% afirmó que se sentiría cómodo utilizando un "coche sin conductor". [255]
Una encuesta realizada en 2012 a 17.400 propietarios de vehículos reveló que el 37% de los que inicialmente dijeron que estarían interesados en comprar un "automóvil totalmente autónomo", cifra que, sin embargo, se redujo al 20% cuando se les dijo que la tecnología costaría 3.000 dólares más. [256]
En una encuesta realizada en 2012 a unos 1.000 conductores alemanes, el 22% tenía una actitud positiva, el 10% estaba indeciso, el 44% era escéptico y el 24% era hostil. [257]
Una encuesta realizada en 2013 a 1.500 consumidores en 10 países encontró que el 57% "afirmó que probablemente viajaría en un automóvil controlado completamente por tecnología que no requiere un conductor humano", siendo Brasil, India y China los países más dispuestos a confiar en la tecnología automatizada. [258]
En una encuesta telefónica realizada en Estados Unidos en 2014, más de tres cuartas partes de los conductores con licencia dijeron que considerarían comprar un automóvil autónomo, cifra que aumentó al 86% si el seguro del automóvil fuera más barato. El 31,7% dijo que no seguiría conduciendo una vez que estuviera disponible un automóvil automatizado. [259]
En 2015, una encuesta realizada a 5.000 personas de 109 países reveló que, en promedio, los encuestados consideraban que la conducción manual era la más agradable. El 22% no quería pagar más dinero por la autonomía. Se descubrió que los encuestados estaban más preocupados por la piratería o el mal uso, y también estaban preocupados por los problemas legales y la seguridad. Por último, los encuestados de los países más desarrollados se sentían menos cómodos con el hecho de que sus vehículos compartieran datos. [260] La encuesta informó sobre el interés de los consumidores en comprar un aire acondicionado, y afirmó que el 37% de los propietarios actuales encuestados estaban "definitivamente" o "probablemente" interesados. [260]
En 2016, una encuesta realizada a 1.603 personas en Alemania, que controló la edad, el género y la educación, reveló que los hombres sentían menos ansiedad y más entusiasmo, mientras que las mujeres mostraban lo contrario. La diferencia era pronunciada entre hombres y mujeres jóvenes y disminuía con la edad. [261]
En una encuesta realizada en Estados Unidos en 2016 a 1.584 personas, "el 66 por ciento de los encuestados afirmó que cree que los coches autónomos son probablemente más inteligentes que el conductor humano medio". A la gente le preocupaba la seguridad y el riesgo de piratería informática. Sin embargo, solo el 13 por ciento de los entrevistados no veía ninguna ventaja en este nuevo tipo de coches. [262]
En una encuesta realizada en 2017 a 4.135 adultos estadounidenses se descubrió que muchos estadounidenses anticipaban impactos significativos de varias tecnologías de automatización, incluida la adopción generalizada de vehículos automatizados. [263]
En 2019, se publicaron los resultados de dos encuestas de opinión realizadas a 54 y 187 adultos estadounidenses respectivamente. El cuestionario se denominó modelo de aceptación de vehículos autónomos (AVAM), e incluyó una descripción adicional para ayudar a los encuestados a comprender mejor las implicaciones de los distintos niveles de automatización. Los usuarios se mostraron menos receptivos a los altos niveles de autonomía y mostraron una intención significativamente menor de utilizar vehículos autónomos. Además, se percibió que la autonomía parcial (independientemente del nivel) requería una participación del conductor uniformemente mayor (uso de manos, pies y ojos) que la autonomía total. [264]
En la década de 2020
En 2022, una encuesta informó que solo una cuarta parte (27%) de la población mundial se sentiría segura en automóviles autónomos. [265]
En 2024, un estudio de Saravanos et al. [266] en la Universidad de Nueva York informó que el 87% de sus encuestados (de una muestra de 358) creían que los automóviles condicionalmente automatizados (en el nivel 3) serían fáciles de usar.
Las encuestas de opinión pueden tener poca relevancia dado que pocos encuestados tenían experiencia personal con los aires acondicionados.
Regulación
La regulación de los coches autónomos tiene en cuenta cuestiones de responsabilidad, homologaciones y convenios internacionales.
En la década de 2010, los investigadores se mostraron abiertamente preocupados por la posibilidad de que las reglamentaciones retrasadas pudieran retrasar la implementación. [267] En 2020, se emitió el documento WP.29 GRVA de la CEPE para abordar la regulación de la conducción automatizada de nivel 3.
Comercialización
Los vehículos que funcionan por debajo del nivel 5 todavía ofrecen muchas ventajas. [268]
A partir de 2023, [actualizar]la mayoría de los vehículos ADAS disponibles comercialmente son de nivel SAE 2. Un par de empresas alcanzaron niveles más altos, pero solo en ubicaciones restringidas (geocercadas). [269]
Nivel 2 – Automatización parcial
Las funciones SAE de nivel 2 están disponibles como parte de los sistemas ADAS en muchos vehículos. En los EE. UU., el 50 % de los automóviles nuevos brindan asistencia al conductor tanto para la dirección como para la velocidad. [270]
Ford comenzó a ofrecer el servicio BlueCruise en ciertos vehículos en 2022; el sistema se llama ActiveGlide en los vehículos Lincoln . El sistema proporcionó funciones como centrado de carril, reconocimiento de señales de tráfico y conducción en autopista con manos libres en más de 130.000 millas de autopistas divididas. La versión 1.2 de 2022 agregó funciones que incluyen cambio de carril con manos libres, reposicionamiento en el carril y asistencia de velocidad predictiva. [271] [272] En abril de 2023, BlueCruise fue aprobado en el Reino Unido para su uso en ciertas autopistas, comenzando con los modelos 2023 del SUV eléctrico Mustang Mach-E de Ford . [273]
El piloto automático de Tesla y sus suites ADAS de conducción autónoma completa (FSD) están disponibles en todos los autos Tesla desde 2016. FSD ofrece conducción en carretera y calle (sin geofencing), navegación/gestión de giros, dirección y control de crucero dinámico, prevención de colisiones, mantenimiento/cambio de carril, frenado de emergencia, prevención de obstáculos, pero aún requiere que el conductor esté listo para controlar el vehículo en cualquier momento. Su sistema de gestión del conductor combina el seguimiento ocular con la monitorización de la presión en el volante para garantizar que los conductores estén atentos tanto a los ojos como a las manos. [274] [275]
La versión 12 del sistema de reconocimiento de señales de Tesla (FSD) reescrita (lanzada en marzo de 2024) utiliza un único modelo de transformador de aprendizaje profundo para todos los aspectos de la percepción, el monitoreo y el control. [276] [277] Se basa en sus ocho cámaras para su sistema de percepción de solo visión, sin uso de LiDAR, radar o ultrasonido. [277] A partir de abril de 2024, el FSD se ha implementado en dos millones de automóviles Tesla. [278] A partir de enero de 2024, Tesla no ha iniciado solicitudes de estado de Nivel 3 para sus sistemas y no ha revelado su razón para no hacerlo. [275]
Desarrollo
General Motors está desarrollando el sistema ADAS "Ultra Cruise", que supondrá una mejora espectacular respecto de su actual sistema "Super Cruise". Ultra Cruise cubrirá el "95 por ciento" de los escenarios de conducción en 2 millones de millas de carreteras de Estados Unidos, según la empresa. El hardware del sistema, dentro y alrededor del coche, incluye varias cámaras, un radar de corto y largo alcance y un sensor LiDAR, y estará alimentado por la plataforma Qualcomm Snapdragon Ride. El vehículo eléctrico de lujo Cadillac Celestiq será uno de los primeros vehículos en incorporar Ultra Cruise. [279]
A partir de abril de 2024 [actualizar], dos fabricantes de automóviles han vendido o arrendado automóviles de nivel 3: Honda en Japón y Mercedes en Alemania, Nevada y California. [53]
Mercedes Drive Pilot está disponible en los modelos EQS y S-class sedán en Alemania desde 2022, y en California y Nevada desde 2023. [68] Una suscripción cuesta entre 5.000 y 7.000 € por tres años en Alemania y 2.500 $ por un año en los Estados Unidos. [282] Drive Pilot solo se puede utilizar cuando el vehículo viaja a menos de 40 millas por hora (64 km/h), hay un vehículo delante, marcas de línea legibles, durante el día, tiempo despejado y en autopistas mapeadas por Mercedes hasta el centímetro (100.000 millas en California). [282] [68] A partir de abril de 2024, se ha vendido un vehículo Mercedes con esta capacidad en California. [282]
Desarrollo
Honda continuó mejorando su tecnología de Nivel 3. [283] [284] En 2023, se habían vendido 80 vehículos con soporte de Nivel 3. [285]
Mercedes-Benz recibió autorización a principios de 2023 para probar su software de nivel 3 en Las Vegas. [15] California también autorizó Drive Pilot en 2023. [286]
BMW comercializó su aire acondicionado en 2021. [287] En 2023, BMW declaró que su tecnología de nivel 3 estaba a punto de lanzarse. Sería el segundo fabricante en ofrecer tecnología de nivel 3, pero el único con una tecnología de nivel 3 que funciona en la oscuridad . [288]
En 2023, en China, IM Motors , Mercedes y BMW obtuvieron autorización para probar vehículos con sistemas de Nivel 3 en autopistas. [289] [290]
En septiembre de 2021, Stellantis presentó los resultados de sus pruebas piloto de nivel 3 en las autopistas italianas. El Highway Chauffeur de Stellantis afirmó tener capacidades de nivel 3, tal como se probó en los prototipos Maserati Ghibli y Fiat 500X . [291]
Polestar , una marca de Volvo Cars , anunció en enero de 2022 su plan para ofrecer un sistema de conducción autónoma de nivel 3 en el SUV Polestar 3, sucesor del Volvo XC90 , con tecnologías de Luminar Technologies , Nvidia y Zenseact. [292]
En enero de 2022, Bosch y la filial del Grupo Volkswagen , CARIAD, lanzaron una colaboración para la conducción autónoma hasta el nivel 3. Este desarrollo conjunto apunta a las capacidades del nivel 4. [293]
Waymo ofrece servicios de robotaxi en partes de Arizona (Phoenix) y California (San Francisco y Los Ángeles), como vehículos totalmente autónomos sin conductores de seguridad. [296]
En abril de 2023, en Japón, un protocolo de nivel 4 pasó a formar parte de la Ley de Tráfico enmendada. [297] El ZEN drive Pilot Level 4 fabricado por AIST opera allí. [298]
Desarrollo
En julio de 2020, Toyota inició recorridos de demostración públicos en el TRI-P4 basado en Lexus LS (quinta generación) con capacidad de Nivel 4. [299] En agosto de 2021, Toyota operó un servicio potencialmente de Nivel 4 utilizando e-Palette alrededor de la Villa Olímpica de Tokio 2020. [300]
En septiembre de 2021, Cruise, General Motors y Honda iniciaron un programa de pruebas conjunto, utilizando Cruise AV. [304] En 2023, el Origin quedó en suspenso indefinidamente luego de que Cruise perdiera su permiso de operación. [305]
En enero de 2023, Holon anunció un transbordador autónomo durante el Consumer Electronics Show (CES) de 2023. La empresa afirmó que el vehículo es el primer transbordador de nivel 4 del mundo construido según los estándares automotrices. [306]
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Lectura adicional
Medios relacionados con Coches autónomos en Wikimedia Commons
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