Argo AI compartió consejos para vehículos autónomos sobre cómo compartir la carretera con ciclistas de forma segura
Los ciclistas pueden plantear retos únicos para los conductores humanos. Su comportamiento puede ser difícil de predecir, y pueden cambiar de carril o esquivar obstáculos más rápido que otros conductores. Según la NHTSA (Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carreteras de EE. UU.), en 2020 el número de accidentes mortales con ciclistas implicados aumentó un 5 % (846) en comparación con 2019.
Los vehículos autónomos se enfrentan a los mismos desafíos, por lo que las empresas que desarrollan sistemas de conducción autónoma deben extremar la precaución al tener en cuenta a los ciclistas. Aunque los coches autónomos pueden reducir el número de accidentes de tráfico y hacer las carreteras más seguras, lo primero que necesitan es aprender a orientarse de la mejor manera en la carretera.
Argo AI, empresa que trabaja en su propio sistema de conducción autónoma, en colaboración con la Liga de Ciclistas Estadounidenses, publicó sus mejores prácticas para crear sistemas de conducción autónoma que funcionen de forma segura con ciclistas.
«Argo AI y la Liga de Ciclistas Estadounidenses comparten un objetivo común: aumentar la seguridad de las calles para todos los usuarios de la vía. Valoramos el enfoque proactivo de Argo en la investigación, el desarrollo y las pruebas de seguridad para las personas que están fuera de los vehículos. Las carreteras se han vuelto mucho menos seguras para las personas fuera de los vehículos en la última década, y, al abordar ahora las cuestiones de interacción con ciclistas, Argo demuestra su compromiso con el papel de las tecnologías automatizadas para revertir esta mortal tendencia»
Resumimos a continuación las seis recomendaciones de Argo AI que las empresas deberían seguir al desarrollar sistemas de conducción autónoma.
«Conozca las recomendaciones técnicas desarrolladas por Argo en colaboración con la Liga de Ciclistas Estadounidenses para garantizar una interacción segura entre los vehículos autónomos y los ciclistas. Estas recomendaciones representan las mejores prácticas del sector para reforzar la confianza en las tecnologías de conducción autónoma y fomentar la colaboración con la comunidad ciclista», declararon desde Argo AI.
Los ciclistas deben ser una clase de objeto única
Para que un coche autónomo pueda reaccionar ante un ciclista en la carretera, primero debe entender qué son los ciclistas y cómo se mueven. Los ciclistas no se comportan en la carretera como los demás, por lo que es importante que el sistema de conducción autónoma los identifique como una representación de objeto principal en su sistema de percepción.
Etiquetando una amplia variedad de imágenes de bicicletas, el sistema autónomo puede reconocer a un ciclista desde cualquier punto de vista, velocidad, posición u orientación de la bicicleta. Los sistemas no tripulados también deben ser capaces de reconocer bicicletas de distintas formas y tamaños, como las tumbadas o las eléctricas.
Hay que esperar el comportamiento típico de un ciclista
Existen ciertos comportamientos característicos de los ciclistas que los sistemas de conducción automática deben saber reconocer y anticipar. Cambiar de carril, ceder el paso en las señales de stop o caminar con la bicicleta son comportamientos que los sistemas de conducción automática deben reconocer y responder de forma adecuada.
Los sistemas de conducción autónoma deben usar modelos de predicción especializados para ciclistas. Con estos modelos, cuando el coche se encuentra con un ciclista, puede predecir muchas posibles trayectorias para él, lo que facilita anticipar y reaccionar a sus acciones.
En el siguiente vídeo de 2019 se muestra cómo un vehículo autónomo de Waymo se acerca a dos ciclistas y a un vehículo que bloquea el carril bici. El sistema de conducción autónoma predice correctamente que los ciclistas adelantarán al vehículo por la izquierda y reduce la velocidad para permitirles pasar.
La infraestructura ciclista y las leyes locales deben estar cartografiadas
En muchas ciudades y estados existen leyes especiales para ciclistas que un coche autónomo debe conocer. Por ejemplo, en algunos estados se permite a los ciclistas usar la luz roja como señal de stop. Además, en el mapa de los coches autónomos deben figurar todos los carriles bici.
Saber dónde están los carriles bici permitirá al coche autónomo anticipar más ciclistas en esas zonas y vigilar de cerca el comportamiento habitual de los ciclistas.
Una conducción uniforme y comprensible
El objetivo de los coches autónomos es reproducir y mejorar la conducción humana. Esto significa que los coches autónomos deben comportarse con los ciclistas y otros conductores de la misma manera que lo haría un conductor humano. Los coches autónomos deben usar los intermitentes siempre que sea posible para ayudar a los demás a entender sus intenciones.
Los coches autónomos también deben mantener una distancia mayor con los ciclistas, como haría un conductor humano. Deben extremar la precaución al adelantar a ciclistas.
Preparación para situaciones inciertas
Es inevitable que a veces los conductores y los ciclistas actúen de forma impredecible, y los coches autónomos no sepan cómo reaccionar. En ese caso, el vehículo debe reducir la velocidad y, si es posible, aumentar la distancia entre el coche y el ciclista. Los sistemas de conducción autónoma siempre deben tener en cuenta la incertidumbre.
Los escenarios para ciclistas deben comprobarse constantemente
Las pruebas exhaustivas son uno de los aspectos más importantes en el desarrollo de un sistema de conducción autónoma. Probar tanto en simulador como en el mundo real es fundamental para crear un sistema que pueda funcionar de forma segura con ciclistas.
La simulación debe utilizarse para probar escenarios reales en el mundo virtual, con el fin de verificar diversas situaciones de forma segura. Estos escenarios deben reflejar el comportamiento de los vehículos y de los ciclistas, así como los cambios en la estructura de la vía y en la visibilidad. Las pruebas en condiciones reales deben emplearse para validar la simulación y garantizar que la tecnología funcione igual que en las pruebas.
