Durante mi niñez en los años 80, me fascinaban películas como Regreso al futuro y, sobre todo, la serie de El coche fantástico. Intuitivamente, sabía que esas tecnologías futurísticas eran ciencia ficción, pero eran definitivamente inspiradoras. Desde entonces, he estado deseando tener la oportunidad de contribuir a hacer realidad algunos de esos sueños de alta tecnología. ¿Y qué mejor oportunidad que aunar dos de mis pasiones, el espacio y las telecomunicaciones, en la tecnología de navegación por satélite, que es crucial para la nueva generación de coches autónomos? Estos coches sin conductor que, según Yuval Noah Harari, historiador y catedrático israelí, «probablemente salvarán la vida a un millón de personas al año».

Han pasado casi cuarenta años y ya casi lo hemos conseguido. Sin embargo, la tecnología de los vehículos autónomos no surge de la noche a la mañana: implica un proceso relativamente largo. La buena noticia es que la mayoría de los coches que circulan en la actualidad por las carreteras ya cuentan con los niveles más bajos de autonomía (niveles 0, 1 y 2). Se considera que características actuales como el frenado automático de emergencia, el asistente de mantenimiento de carril o el control de crucero adaptativo reducen los accidentes un 40 %.

Los niveles de tecnología de conducción autónoma se clasifican del 0 al 5, siendo 0 los coches clásicos que conocemos desde hace muchos años, en los que el conductor es el único responsable de todas las operaciones realizadas en el vehículo. El nivel 5 significa que no se requiere ningún tipo de intervención humana en ningún sitio y bajo ninguna circunstancia.

El nivel 3 de conducción autónoma (automatización condicional), que es el objetivo ahora mismo, implica que el sistema ADAS (sistemas avanzados de asistencia al conductor) pueda tomar el control del vehículo durante largos periodos sin supervisión. El vehículo puede pedir al conductor que asuma el mando del vehículo si se considera que el entorno no es apropiado para esta función. A medida que aumenta el nivel de tecnología de conducción autónoma, se hace imprescindible que el vehículo sea capaz de tomar decisiones de forma independiente. Pero los algoritmos de inteligencia artificial (IA), que son la base de este proceso independiente de toma de decisiones, traen consigo varios requisitos para los coches autónomos: potentes ordenadores de a bordo, información en tiempo real, conectividad permanente, mecanismos de seguridad, localización precisa, detección/identificación de obstáculos, y más cosas. Es más, la infraestructura inteligente también contribuirá a los algoritmos de IA que se ejecuten en los coches autónomos.

Gracias a la ley de Moore, que establece que el número de transistores en un microprocesador de alta densidad se duplica aproximadamente cada dos años, los ordenadores de a bordo son lo suficientemente potentes como para ejecutar el complejo software que aplica las funciones ADAS. Jaguar Land Rover calculó que la conducción autónoma precisaría de una cantidad de código fuente mil veces mayor que la utilizada en la misión Apolo 11. La ubicación precisa del vehículo implica tener que procesar la información recogida por los sensores (cámara, lídar, radar, GNSS, sensores inerciales, cuentakilómetros, etc.), una enorme cantidad de datos de varios terabytes al día. Además, la evolución de la electrónica ha permitido integrar equipamientos y aparatos de a bordo que no eran asequibles hace solo unos años para las aplicaciones para el mercado de masas. Y, en paralelo, la revolución de las telecomunicaciones (conectividad en cualquier momento y lugar) y la proliferación de tecnologías como C-V2X 5G o ITS -G5 hacen posible acceder a información en tiempo real en tu coche con un ancho de banda que era impensable no hace mucho.

Pero, incluso con todas estas ventajas, los coches autónomos no serían viables sin localización absoluta de alta precisión. Y aquí es donde entra en juego la tecnología de navegación por satélite. Otras tecnologías, como el radar o las cámaras, se utilizan para detectar obstáculos o localizar el vehículo en relación con otros objetos, pero para ubicar el coche en un mapa con una precisión lo bastante buena como para distinguir los carriles de las carreteras hacen falta algoritmos de GNSS (sistemas globales de navegación por satélite). GPS y Galileo, ampliamente conocidos en el sector aeroespacial, posibilitan ahora muchas aplicaciones diferentes en otros mercados como la agricultura de precisión, la internet de las cosas y, por supuesto, los automóviles. A este respecto, las técnicas de GNSS han tenido que ser adaptadas para funcionar con equipamientos automovilísticos de bajo coste, en circunstancias de conducción difíciles (follaje denso a los lados de las carreteras, señales de tráfico, atascos y túneles) y, a la vez, proporcionar soluciones de ubicación de alta precisión instantáneas, robustas y seguras. Es asombroso que los GNSS, que hace quince años solo eran utilizados por industrias altamente especializadas (aeroespacial, aeronáutica, defensa, etc.) se hayan convertido en un valor que hoy en día está presente en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana.

¡Y el viaje hacia la tecnología de conducción autónoma aún no ha terminado! A menudo se publicitan en los medios casos iniciales de uso de tecnología de conducción autónoma de nivel 3. En YouTube es fácil encontrar vídeos de sistemas de movilidad de último kilómetro para mercancías y paquetes o de lanzaderas de primer y último kilómetro (transporte de personas con ruta fija). En estos casos, el entorno operativo está limitado en el sentido de que la ruta, la velocidad y las condiciones ambientales se pueden acotar. El papel de los GNSS es crucial, no solo para proporcionar una solución de ubicación absoluta de alta precisión, sino también debido al nivel de integridad que pueden garantizar. Conocer de forma precisa la posición exacta del vehículo no es suficiente, ya que los algoritmos de conducción autónoma también deben asegurar que la probabilidad de posicionamiento fuera de un área de seguridad determinada sea de menos de uno entre varios millones. La aviación civil lleva años aprovechándose de la integridad de los GNSS para los procedimientos de aproximación para el aterrizaje y, gracias a esta experiencia, se han obtenido estrategias similares para aplicar esta integridad a la conducción autónoma.

Así que, ¿qué será lo próximo? El nivel 4 de tecnología de conducción autónoma (automatización elevada) implica aumentar la capacidad del vehículo y que este pueda intervenir si las cosas van mal o si hay un fallo del sistema, incluso aunque el conductor conserve la opción de asumir el control manual. Este es el reto ahora y en los próximos años. Las condiciones operativas tendrán que ampliarse y no estar tan limitadas. La cantidad de usos también aumentará: vehículos totalmente autónomos en diferentes tipos de vías, robótica de movilidad, cuarta revolución industrial y mucho más. Esto significa que la cantidad de información a procesar y la complejidad de los algoritmos de posicionamiento está creciendo de forma exponencial. Aún queda trabajo por hacer, pero esperamos ser capaces de ver los resultados muy pronto.

El panorama es prometedor, pero cabe señalar que hasta ahora la discusión ha sido meramente técnica. Y no podemos olvidar otros asuntos como la legislación, la normativa, la adaptación de las carreteras y la infraestructura o la ética. Nuevamente en palabras de Yuval Noah Harari: «y esto significa que, al diseñar un coche autónomo, Toyota o Tesla estarán transformando un problema teórico de la filosofía de la ética en un problema práctico de ingeniería». Me pregunto si la autonomía total como realidad estará determinada por el ritmo del progreso técnico o el desarrollo de las leyes y normativas. Pero tengo algo claro: ahora mismo llevas tecnología aeroespacial en el volante de tu coche.

 

Autor: Irma Rodríguez