Vídeo: Así ensaya Ford la conducción autónoma

Pasados 3 años desde que el primer Ford Fusión ( Mondeo) Hybrid de investigación saliese a la calle, llega ahora la última versión de este vehículo de ensayo dirigido a la conducción autonoma.

El nuevo coche eleva su capacidad de procesamiento gracias a un nuevo hardware informático. Los controles electrónicos se aproximan ya a los niveles de producción y los ajustes de los sensores, incluida la localización, le permiten mejorar su visión sobre lo que le rodea. Se toda de nuevos sensores LIDAR, de diseño más fluido y campo de visión más ajustado. Solo necesita 2 y no, como hasta ahora, 4.

El nuevo coche avanza, sobre todo, en el sistema de conductor virtual, lo que supone un salto cuantitativo y cualitativo en la capacidad de captación y tratamiento de datos.

La SAE define el vehículo nivel 4 (SAE-defined level 4-capable) como el que no requiere de conductor para tomar el control y es capaz de actuar como lo haría un humano al volante. En el caso del modelo de Ford comprende los citados sensores LIDAR, cámaras y radar, algoritmos para la localización y selección de rutas, visión computerizada y aprendizaje, mapas 3D de alta definición y un gran potencia de cálculo e informática para manejar todos esos datos.

Giro de 180 grados

Construir un coche que no será controlado por un humano es totalmente diferente a fabricar un coche convencional, pues genera toda una serie de interrogantes para el equipo de ingeniería: ¿cómo replicar todo lo que un conductor humano hace al volante en un automóvil que conduce por sí mismo? Un sencillo trayecto para ir a hacer la compra exige al humano tomar multitud de decisiones por el camino. ¿Ha ido por el sitio correcto? ¿Qué pasa si un accidente bloquea la calle?

De ahí la importancia de desarrollar un sistema de conductor virtual con el mismo nivel de confianza en la toma de decisiones, y aplicarlas correctamente una vez en marcha. Esto es lo que está haciendo Ford cuando en el desarrollo de estos vehículos.

Cómo ven los coches

Basados en las más recientes tecnologías, los ingenieros de Ford trabajan en desarrollar 2 métodos de percepción para el conductor virtual de un coche autónomo: percepción tratada y directa.

La primera requiere mapas 3D de altísima resolución del entorno del coche. Comprenden todo lo que el conductor virtual sabe sobre el recorrido antes, incluso, de que el coche empiece a moverse: situación de señales de stop, pasos de peatones, semáforos y otros elementos estáticos. Una vez en marcha, el conductor virtual emplea su LIDAR, radar y sensores de la cámara para escanear permanentemente alrededor del vehículo y comparar lo que ve con el mapa en 3D. Esto permite ubicarse con precisión en ruta e identificar y comprender lo que le rodea. Este tratamiento de la percepción incluye el conocimiento de las normas de circulación, por lo que está preparado para respetarlas.

La percepción directa complementa la tratada, empleando sensores para saber la posición del coche en carretera, así cómo elementos móviles, cómo peatones, ciclistas u otros coches. Los sensores pueden leer señales y agentes de policía dirigiendo el tráfico. Lógicamente, la capacidad para la percepción directa exige software y cálculos aún más sofisticados para identificar y clasificar la enorme variedad de posibles elementos móviles, sobre todo peatones, sobre la marcha.

El enfoque mixto de percepción tratada y directa permitirá al conductor virtual cumplir tareas como un humano y, potencialmente, mejor.

Las responsabilidades del conductor virtual se reparten en 3 tareas: detectar el entorno, analizar los datos para tomar decisiones y controlar el vehículo.

Detectar lo que nos rodea

Visto por fuera, el coche autónomo de investigación se diferencia de un Fusión (Mondeo) Hybrid convencional por los sensores. Dos sensores LIDAR, cada uno con capacidad de generar millones de haces, asoman de los pilares frontales, ofreciendo una visión de 360 grados. Tienen un alcance de aproximadamente la longitud de 2 campos de fútbol alrededor del coche. El LIDAR de alta definición está preparado para ver dónde está el objeto, su tamaño y que es lo que parece ser.

También hay 3 cámaras montadas sobre las barras del techo; una orientada hacia delante se encuentra bajo el parabrisas. Las cámaras identifican los objetos y leen las señales de tráfico en la carretera.

Radares de corto y largo alcance, preparados para ver en la lluvia, niebla o nieve, aumentan la capacidad de visión, ayudando a determinar el movimiento del objeto respecto al vehículo. Todos los datos alimentan el cerebro del vehículo autónomo. La información se compara con el mapa 3D y con otros elementos de visión computerizada.

Pensando y tomando decisiones

El cerebro del coche autónomo va en el maletero. Allí, el equivalente a varios ordenadores de alta capacidad generan 1 terabyte de información a la hora, más de lo que una persona normal produciría usando su smartphone durante 45 años.

Pero lo que supone sacar partido a la plataforma de cálculo es el software desarrollado por Ford para su conductor virtual. Hay muchísimas variables que un vehículo así tiene que procesar sobre la marcha: ¿qué le rodea? ¿qué hacen el resto de conductores? ¿dónde va? ¿cuál es el mejor camino? Al incorporarme a un carril, ¿hay que acelerar o frenar? ¿qué suponen mis decisiones al resto de coches?

Los sofisticados algoritmos que los ingenieros escriben y procesan millones de datos por segundo, ayudando al coche autónomo a reaccionar de la forma que ha sido programado.

Controlando el coche

Igual que el cerebro humano controla los músculos de las manos y los pies al conducir, en el coche autónomo las decisiones se transmiten a través de una red de señales electrónicas.

Esto supone intervenir en el software del Ford Fusion (Mondeo) Hybrid o, incluso, en su hardware, para que los impulsos electrónicos lleguen a la dirección, frenos, acelerador y transmisión. Para asegurar que todos los sistemas electrónicos y mecánicos funcionan como se espera, se necesita de unared semejante al sistema nervioso del ser humano.

Estas funciones adicionales requieren energía adicional, y mucha. Un coche convencional de combustión interna no tiene la suficiente energía eléctrica para alimentar un coche autónomo, por lo que es necesario tomar energía de las baterías de alta capacidad del Fusión (Mondeo) Hybrid, y en algunos casos no llega a ser suficiente. Así pues, la próxima generación de coches autónomos de ensayo dispondrán de un generador adicional.

El nuevo coche de desarrollo lleva a Ford un poco más cerca de su compromiso de ofrecer un vehículo autónomo en 2021 para uso compartido de personas o mercancías. Por ahora, dispone de volante y pedales, elementos que el definitivo no tendrá. En 2017, Ford iniciará las pruebas de coches autónomos también en carreteras europeas.

Una amplia flota de coches de ensayo acelera el ritmo de pruebas que ya se viene realizando en las vías de Michigan, Arizona y California. La idea de la firma del óvalo es triplicar la cantidad de coches, hasta llegar a 90 este año.

Sus responsables buscarán captar nuevas experiencia de usuario con el coche autónomo en uso compartido. Por ejemplo, saber qué hacer si un usuario olvida algún objeto personal a bordo o se deja las puertas abiertas.