Robotaxis a Madrid: quan el conductor és la tecnologia

Fa uns anys, pujar a un taxi sense conductor hauria semblat una escena de ciència-ficció. Avui, l’arribada dels robotaxis ja no pertany al terreny de la innovació o dels prototips, és una possibilitat cada cop més propera. Ciutats com San Francisco, Los Angeles o Pequín ja disposen de vehicles autònoms que transporten passatgers i, a Madrid, els primers robotaxis ja tenen l’autorització per iniciar proves amb vehicles autònoms, la qual cosa ens obrirà una nova etapa: una en què el vehicle no només s’ha de desplaçar d’un punt a un altre, sinó interpretar el seu entorn, prendre decisions segures i relacionar-se de manera fiable amb passatgers, infraestructures i altres usuaris de la via.

L’arribada dels robotaxis a Madrid dona lloc a un nou capítol per a la mobilitat urbana. El projecte començarà amb una fase de validació en què 20 vehicles recorreran diferents zones amb un supervisor humà a bord. Abans de transportar passatgers de manera autònoma hauran d’enfrontar-se a l’autèntic examen: la complexitat quotidiana d’una ciutat, amb vianants, obres, vehicles d’emergència, meteorologia canviant i situacions difícils de preveure.

Perquè un robotaxi sigui útil, ha de gestionar aquesta variabilitat amb precisió, resiliència i, sobretot, seguretat.

Posició precisa com a punt de partida

En un vehicle autònom, saber on es troba no és una funcionalitat més, és una condició essencial per decidir amb seguretat. El vehicle ha de conèixer la seva posició amb gran precisió i de manera fiable per circular pel carril correcte, aproximar-se a una parada, respectar una zona restringida o reaccionar davant d’un obstacle.

Les tecnologies GNSS hi tenen un paper decisiu, encara que els entorns urbans presenten reptes propis. Els edificis poden limitar la visibilitat dels satèl·lits, els senyals poden rebotar i hi ha situacions en què es necessita informació addicional per mantenir una posició fiable. Per això, la conducció autònoma ha de combinar diferents fonts d’informació i avaluar no només la precisió, sinó també la integritat de les dades.

GMV GSharp^® respon a aquesta necessitat mitjançant una solució completa de posicionament GNSS d’alta precisió i segura. La seva capacitat multiconstel·lació i multifreqüència, juntament amb la fusió de dades d’IMU, sensors de roda o altres sensors, contribueix que el vehicle disposi d’una localització robusta fins i tot en entorns complexos. A més, la seva compatibilitat amb aplicacions V2X permet integrar el posicionament en un ecosistema connectat.

En un robotaxi, la confiança en la posició és fonamental perquè el sistema pugui decidir quan continuar, reduir la velocitat, aturar-se o sol·licitar una actuació segura davant d’una incertesa.

De l’automòbil al vehicle definit per programari

Els robotaxis representen també l’evolució cap al software-defined vehicle (SDV), un model en què moltes de les capacitats del vehicle es defineixen i evolucionen mitjançant programari. Això permet incorporar noves funcions, millorar-ne les existents o desplegar actualitzacions de manera remota durant tota la vida del vehicle.

En un robotaxi, aquesta capacitat és especialment important: cada vehicle forma part d’una flota connectada el programari de la qual ha d’evolucionar per adaptar-se a noves situacions i requisits. Però actualitzar un vehicle que pren decisions de conducció no és el mateix que actualitzar una aplicació mòbil. Cada canvi s’ha de provar i validar amb cura per garantir que l’evolució del programari no comprometi mai la seguretat.

V2X: Un cotxe que parla amb el seu entorn

L’autonomia augmenta quan el vehicle pot complementar la seva percepció a bord amb informació procedent de l’exterior. Hi entren en joc les comunicacions V2X, les quals permeten l’intercanvi de dades entre vehicle, infraestructura i altres actors de la mobilitat.

Un robotaxi pot detectar una obra mitjançant els seus sensors i, a més, rebre un avís de la infraestructura sobre un carril tancat o sobre la proximitat d’un vehicle d’emergència. Aquesta informació cooperativa millora l’anticipació i contribueix a una conducció més fluida i segura. També pot facilitar la gestió de zones urbanes regulades, la prioritat en determinats punts o la coordinació amb els centres de control de trànsit.

GMV té experiència en serveis C-ITS i comunicacions V2X, incloses les tecnologies ITS-G5 i C-V2X mòbil 5G, així com en projectes de mobilitat connectada en carretera, autopista i entorns urbans. Aquesta visió permet entendre el robotaxi no com un element independent, sinó com a part d’una xarxa de mobilitat intel·ligent.

Ciberseguretat des del disseny

Un robotaxi és, en definitiva, un sistema connectat sobre rodes enorme i complex (combina programari, connectivitat, dades de localització i serveis al núvol). I com més gran és la connectivitat, més gran és també la necessitat de protegir-lo.

Protegir un vehicle autònom i connectat implica prevenir accessos no autoritzats, detectar vulnerabilitats, respondre davant incidents i mantenir una vigilància contínua durant tot el cicle de vida del servei. En aquest àmbit, GMV aporta capacitats alineades amb estàndards com ISO/SAE 21434 i UNECE R-155, a més de serveis de gestió de vulnerabilitats, anàlisi d’amenaces i operacions de seguretat per a productes i vehicles connectats.

La ciberseguretat no és un complement tecnològic, és un requisit perquè usuaris, operadors i administracions puguin confiar en la mobilitat autònoma.

In-cabin intelligence: la seguretat també és a dins

Eliminar el conductor introdueix, a més, un repte curiós: algú ha de saber què passa dins del vehicle.

Han pujat tots els passatgers? S’ha quedat un nen dins després d’acabar el trajecte? Hi ha cap objecte abandonat? S’està produint una situació que requereix assistència?

Les tecnologies in-cabin, basades en càmeres, radar i processament intel·ligent de la informació, permeten interpretar el que ocorre dins del vehicle. En un robotaxi, on desapareix la figura del conductor, aquestes tecnologies poden adquirir una dimensió completament nova. L’experiència que aportem a GMV en visió artificial, intel·ligència artificial i desenvolupament de programari crític per dissenyar i integrar funcions de detecció i classificació d’ocupants, objectes i esdeveniments anòmals a l’habitacle ens permet contribuir a millorar els nivells de seguretat i confort a bord. Ben aplicades, aquestes tecnologies poden ajudar a respondre millor a les necessitats reals dels passatgers: des de comprovar que no queda cap ocupant al vehicle fins a alertar davant d’una situació anòmala o donar suport a l’assistència remota.

Aquestes capacitats s’han de desenvolupar sempre amb una atenció estricta a la privacitat i la protecció de les dades.

Conclusió: convertir l’autonomia en confiança

L’arribada dels robotaxis a Madrid planteja una oportunitat per avançar cap a una mobilitat més accessible, eficient i sostenible. Tanmateix, el seu èxit no dependrà únicament que un vehicle pugui circular sense conductor. Dependrà que sigui capaç de fer-ho amb seguretat, de manera consistent i en convivència amb la resta dels usuaris de la ciutat.

Posicionament precís i segur, arquitectures SDV robustes, connectivitat V2X, ciberseguretat i intel·ligència a bord són peces d’un mateix sistema. La mobilitat autònoma serà una realitat quan totes aquestes peces funcionin de manera coordinada perquè cada trajecte inspiri la confiança necessària.

Per això, quan d’aquí a uns anys demanem un taxi i descobrim que el seient del conductor està buit, probablement la pregunta ja no sigui qui condueix. Serà molt més interessant preguntar-nos quantes tecnologies estan conduint juntes.

Autor: Beatriz García