
Los accidentes de tráfico son una de las principales causas de mortalidad en el mundo. Para prevenir colisiones en la carretera, ingenieros mecánicos del Instituto de Tecnología de Massachusset (MIT) han desarrollado un nuevo algoritmo, basado en el sistema de transporte inteligente, que percibe los modelos de comportamiento de otros conductores para advertir de posibles choques a cualquiera que vaya al volante. Además, si el conductor del vehículo no reacciona con rapidez ante un peligro, el sistema toma el control del coche para salvar la situación. Por Amalia Rodríguez Gómez.
Los accidentes de tráfico son una de las principales causas de mortalidad en Estados Unidos (desde el año 2000, se han producido 110 millones de accidentes de coche y más de 443.000 han sido mortales) y también en muchos países europeos, pese a que el número de siniestros mortales se ha reducido considerablemente en la última década. Así lo confirma el último informe PIN publicado hace unos días por el Consejo Europeo para la Seguridad en el Transporte (ETSC), y del que se ha hecho eco la Dirección General de Tráfico en una nota de prensa.
España, según los datos de dicho informe, ocupa el cuarto puesto del ránking de países de la Unión Europea en donde más se ha mejorado la seguridad en las carreteras (en un 54%), por detrás de Letonia y Estonia, con una disminución en ese periodo del 61%, seguido de Lituania, con una reducción del 58%.
Para prevenir colisiones, la comunidad científica y las empresas de ingeniería trabajan en el desarrollo de sistemas múltiples de seguridad, como control de crucero automático, sistemas de sensores radar o láser basados en el frenado de un coche cuando se aproxima otro vehículo, el punto ciego de sistemas de alerta -que utilizan las luces o sonidos para alertar al conductor de la presencia de un vehículo que no puede ver-, y el control de tracción y ayuda a la estabilidad, que automáticamente frena si detecta derrape o una pérdida de control de la dirección del coche.
Algoritmo inteligente
Todos estos avances tecnológicos hacia el denominado "transporte inteligente" contribuyen a reducir el número de accidentes de tráfico, pero la cifra de siniestros sigue siendo aún muy elevada. Por ello, ingenieros mecánicos del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) han desarrollado un nuevo algoritmo basado en el sistema de transporte inteligente (ITS), que percibe los modelos de comportamiento de los conductores para advertir a otros conductores de posibles colisiones, informa el MIT en un comunicado.
Además, en el caso de que la persona que está al volante no se percate de posibles siniestros, este sistema toma el control del vehículo para evitar un accidente.
Los autores del sistema han sido el investigador Rajeev Verma, de la Universidad de Michigan, Domitila Del Vecchio, profesora asistente de Ingeniería Mecánica y WM Keck, profesor de Ingeniería Biomédica, todos ellos del MIT.
La explicación teórica del algoritmo ha sido publicada en un detallado artículo del propio MIT, y algunos resultados experimentales se publicarán saldrán publicados próximamente en la revista IEEE de Robótica y Automatización.
Del Vecchio asegura que el desafío más importante para desarrollar el algoritmo resulta de los falsos positivos. A pesar de todo, afirma: “Con este enfoque, se ha conseguido un sistema seguro que advierte a los conductores, incluso cuando éstos no crean que es necesario”.
Detecta comportamiento de otros conductores
El modelo diseñado por los ingenieros del MIT funciona tomando en cuenta varios modelos de comportamiento humano frente al volante y utilizándolos como base para emitir advertencias sobre posibles colisiones. Si el conductor no reacciona suficientemente rápido, son los sistemas automatizados del coche los encargados de tomar el control, evitando así colisiones potencialmente fatales.
El sistema incluye un programa capaz de calcular potenciales colisiones de cualquiera de los vehículos que lleguen a una intersección o que se encuentren en peligro de chocar. Durante el proceso de funcionamiento del modelo, el coche participa en una especie de juego-teoría de la decisión, en el que utiliza la información de los sensores que lleva a bordo, así como sensores de luz de carretera y de tráfico, para predecir lo que el otro coche va a hacer. De esta forma, actúa en consecuencia para evitar un accidente.
“Cuando ambos coches, en una situación de colisión, cuenten con sistemas ITS, los vehículos serán capaces de comunicarse entre sí, establecer sus posiciones y trabajar juntos para prevenir choques”, comenta Del Vecchio.
En pruebas realizadas en el laboratorio, en la que se usaron coches eléctricos de juguete y participaron ocho voluntarios para recrear los diferentes estilos de conducción, el nuevo algoritmo demostró ser eficaz en un 97% de los casos. Los fallos fueron provocados por un retraso en la comunicación entre el coche equipado con ITS y una serie de sensores que recogen la posición de coches no equipados con este sistema.
En un intento de paliar este desfase temporal de décimas de segundo que afectan a la comunicación, los autores del algoritmo están mejorando el hardware de comunicación con en fin de asegurar que sea suficientemente preventivo, puesto que este problema establece la diferencia entre chocar o no.
Prueba en coches a tamaño real
Jim Freudenberg, profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Michigan, dice que aunque es casi imposible predecir correctamente el comportamiento humano al 100% en todo momento, el enfoque de Del Vecchio y Verma es “prometedor”.
Los investigadores del MIT ya han empezado a probar su sistema en vehículos de pasajeros de tamaño real. Además de aprender de estos ensayos, el trabajo futuro se centrará en incorporar los tiempos de reacción que indiquen cuándo el sistema debe tomar el control del coche y el momento en el que sólo pueden proporcionar una advertencia pasiva al conductor.
Con el tiempo, también esperan construir sensores de las condiciones meteorológicas y las condiciones del camino, así como tener en cuenta los detalles específicos del vehículo de fabricación para que el algoritmo tome decisiones a partir de la mayor cantidad posible de información.
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