El camino hacia la conducción autónoma

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Coches autónomos y digitalización:

la movilidad se encuentra en los albores de una nueva era. Los sistemas parcialmente automatizados (nivel 2) en el camino hacia la conducción autónoma son ya una realidad y la conducción automatizada (nivel 3) se está ultimando para su una producción en serie, lo que supondrá toda una revolución tecnológica. Solo entonces se habrá allanado el camino hacia la oficina o el salón móviles y, con ello, hacia la conducción autónoma, por lo que por fin podrás olvidarte del estrés en los atascos. Sin embargo, al igual que los conductores noveles van adquiriendo seguridad con cada kilómetro, los coches autónomos también tienen mucho que aprender. La tríada integrada por los sensores, la capacidad de cálculo y la inteligencia artificial desempeñan un papel decisivo en el diseño de la movilidad del futuro. Descubre el futuro de la conducción autónoma.

¿Conducción autónoma? Eso es cosa de niños.

¿Has llevado a tu hijo alguna vez al colegio? ¿O a la guardería? Tu hijo necesita obedecer ciertas normas de conducta para aprender cómo debe reaccionar ante los otros usuarios de la vía pública. Peatones, ciclistas, coches o cualquier otro obstáculo que pueda resultar impredecible. Los niños aprenden paso a paso a percibir las distintas señales y a reaccionar correctamente. Y cada día vas interfiriendo menos en el comportamiento de tu hijo cuando lo acompañas al colegio. Después de repetirlo una y otra vez, tu hijo ya está preparado para prestar atención por sí solo a los peatones que se crucen en su camino o a calcular correctamente la velocidad y la distancia de los coches que pasan cuando va a cruzar la calle. En algún momento, el niño será capaz de ir solo hasta el colegio. Algo parecido ocurre con el desarrollo de la conducción autónoma, en la cual trabaja BMW Group desde 2004.

La etapa de desarrollo de los niños de 6 años se caracteriza por un campo visual limitado, una baja estatura y una cierta inexperiencia. Por este motivo se ven rápidamente abrumados por las situaciones, en cierta medida complejas, que tienen lugar en la vía pública. Al igual que los niños, los coches autónomos tienen que aprender en primer lugar cómo deben comportarse en la vía pública. Para ello, los coches de prueba están equipados con sensores de última generación. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático o machine learning enseñan al vehículo a reconocer y reaccionar ante los distintos elementos del tráfico.

Los coches autónomos exploran su entorno continuamente y sin distracciones y van recopilando una gran cantidad de datos que también representan elementos del entorno más amplio, como edificios, zonas verdes o personas. Las cámaras son un complemento básico de los coches «con ojos». Así pueden reconocer señales, semáforos y otros usuarios de la vía pública. Los sensores de ultrasonidos miden las distancias a otros elementos y los sensores de radar se encargan también de calcular su velocidad. Los escáneres láser crean una imagen 3D del entorno. 

LEVEL 2
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LEVEL 3
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Al igual que los niños, los coches autónomos tienen que aprender en primer lugar cómo deben comportarse en la vía pública.

Los mapas HD son una especie de red de seguridad que permite la anticipación en la conducción. El vehículo se localiza en el mapa al comparar los datos en tiempo real de los sensores con los datos del mapa. El ordenador de a bordo procesa toda la información extraída de los distintos componentes tecnológicos para crear una imagen global y calcular la ruta del vehículo. Hablando de anticipación en la conducción, si hay datos suficientes y se interpretan correctamente, los vehículos autónomos son también capaces de predecir ciertas situaciones de tráfico.

¿Cantidad? Mejor calidad.

Los coches autónomos necesitan varios millones de kilómetros de prueba y datos para poder reaccionar con seguridad ante cualquier situación de tráfico. Pero ojo, haber realizado muchos kilómetros de prueba no garantiza que conduzcan mejor. En las pruebas de conducción también se antepone la calidad a la cantidad, porque cualquiera puede conducir con las condiciones perfectas. Uno de los mayores retos en el desarrollo de la conducción autónoma reside en calcular situaciones extremas como la luz del atardecer, un aguacero o una ventisca y el comportamiento impredecible de los otros usuarios.

Sin inteligencia artificial avanzada sería imposible dominar estas situaciones tan complejas, por lo que la simulación también es una herramienta de desarrollo decisiva. Dado que los coches de pruebas son incapaces de recopilar todos los datos necesarios, casi el 95 % de los kilómetros de prueba se recorren de manera virtual mediante simulación. Para asegurar la fiabilidad de una función en todas las condiciones, se identifican y se modifican situaciones a partir de datos reales. En este caso, al igual que los niños cuando comienzan a ir al colegio, las máquinas deben aprender cómo deben comportarse en la vía pública. Solo entonces podrán confiar en sus propias habilidades o en las habilidades de los coches autónomos, lo que también brinda nuevas posibilidades de movilidad a personas con discapacidad.

El epicentro de los coches autónomos: el campus para conducción autónoma en Unterschleißheim.

¿Marcas de coches tradicionales? La transformación a un grupo tecnológico.

Las personas son también un factor decisivo para el éxito de los coches autónomos. En este caso, los desarrolladores adquieren una mayor importancia que los clientes y su entorno de trabajo se transforma de una empresa tradicional a un grupo tecnológico dinámico con mentalidad de start up. En el BMW Group, esta transformación digital se materializa en el campus para conducción autónoma inaugurado en abril de 2018 en Unterschleißheim. Aquí se concentran los expertos de todo tipo para llevar a las calles el futuro de la movilidad.

Data Driven Development: el 95 % de todos los kilómetros de prueba se recorre de manera virtual.

Con una superficie de 23.000 metros cuadrados, el campus ofrece el escenario ideal para diseñar el futuro de la movilidad. Repartidos en equipos pequeños y dinámicos, 1.800 expertos de todo el mundo y de distintas áreas trabajan en el desarrollo de los vehículos autónomos Los roles tradicionales de líder de equipo y gestor de proyectos son cosa del pasado. En su lugar, los encargados de productos (Product Owner) definen los productos a través de funciones y componentes, los cuales son implementados en paralelo por varios equipos autoorganizados formados por matemáticos, desarrolladores o ingenieros. Las ventajas son una comunicación más sencilla, una mayor transparencia y una toma de decisiones más rápida. Cada miembro aporta diferentes habilidades. En fases de 14 días, los equipos trabajan con ejemplos prácticos actuales. Las jerarquías planas y el dinamismo de las estructuras de equipo permiten resolver cualquier problema directamente.

Las pruebas, la programación y la simulación se llevan a cabo en el campus. Antes de pasar a la producción en serie, los coches autónomos recorren alrededor de 240 millones de kilómetros de prueba virtuales y cada día recopilan varios petabytes de información, En este paso, los especialistas evalúan los datos y pueden codificar los resultados directamente. O dicho de otro modo, los desarrolladores de software se sientan en el coche con el ordenador portátil y prueban un código que acaban de desarrollar.

Es algo similar al paso del caballo al coche: la movilidad, tal y como la conocemos desde pequeños, se encuentra a las puertas de una gran revolución.  ¿Y cuál es el objetivo de todo esto? ¿Utilizaremos los coches autónomos para acelerar o desacelerar nuestras vidas? ¿Los utilizaremos como un centro de negocios móvil, un espacio de entretenimiento portátil o una habitación de hotel sobre ruedas? ¿Qué preferirías?    

El camino hacia la conducción autónoma.

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