Bicis, canguros, pegatinas y otros archienemigos del coche sin conductor

Aunque aún no han conquistado las carreteras ni convencido del todo a los conductores, el sector de los coches autónomos sigue evolucionando, sustentado en gran medida por las alianzas empresariales entre fabricantes y compañías tecnológicas. Como en los bailes agarrados, se necesita un acompañante para salir a la pista: Uber y Daimler (Mercedes-Benz), Lyft y General Motors, Microsoft y Volvo son solo algunas de las uniones corporativas en este ámbito.  

Una de las últimas en hacer pública la identidad de su pareja ha sido Waymo. Según ha anunciado recientemente, la compañía hermana de Google ha recurrido a Intel para desarrollar los procesadores que le permitirán fabricar coches con niveles 4 y 5 de autonomía —aquellos que puedan rodar por sí solos en cualquier condición, sin necesidad de intervención humana—.  

Sin embargo, para que los automóviles alcancen tal grado de independencia, los de Mountain View necesitan asegurarse de que sus sentidos tecnológicos y su cerebro silíceo funcionan mejor que los de las personas. Por eso entrenan a una flota de 25.000 coches virtuales en Carcraft, un programa que simula todo tipo de escenarios y donde los vehículos recorren alrededor de 13 millones de kilómetros diarios. Cuando estos encuentran dificultades para resolver una situación en el universo digital, es recreada en el mundo físico para estudiarla y solucionar el problema.

Pero más allá de rotondas y semáforos, los ingenieros de Waymo deberán tener en cuenta también las circunstancias más insólitas si quieren evitar cualquier fallo. Elementos como ciclistas que juegan con los pedales, señales de tráfico cubiertas por pegatinas y canguros australianos ya han jugado malas pasadas a los coches autónomos.  

¿Es o no es un ‘stop’?

Un equipo de investigadores de la Universidad de Michigan ha descubierto una de estas situaciones engañosas tras poner a prueba los sensores que permiten a los vehículos detectar lo que ocurre a su alrededor y tomar decisiones en consecuencia. Para comprobar si podían tomarles el pelo, recrearon ciertas condiciones en el laboratorio: diseñaron una serie de adhesivos y los pegaron en diferentes señales de tráfico.

Los signos modificados lograron despistar a un modelo de cámara ampliamente extendido entre los coches inteligentes. Por ejemplo, los científicos consiguieron que confundiera un ‘stop’ con una señal de limitación de velocidad añadiéndole unas pegatinas en la parte superior e inferior que simulaban pintadas y que, en uno de los casos, formaban las palabras inglesas ‘hate’ y ‘love’ (odio y amor).  

Las alteraciones pueden parecer tan sutiles e inocuas que incluso pasarían desapercibidas para un posible conductor, que probablemente no las entendería como una amenaza. El término ‘stop’ continúa siendo perfectamente visible a los ojos humanos, pero los algoritmos que interpretan las señales en los coches autónomos funcionan de distinta manera. Aunque se trata de un proyecto experimental y aún no han probado en casos reales, los investigadores advierten que este fallo podría ser utilizado para crear signos a medida con el fin de engañar a los automóviles y causar accidentes.

Saltos que confunden

En Volvo no han tenido problemas con las señales de tráfico —al menos que sepamos—, pero sí con ciertos seres vivos. Según admitía el director técnico de la empresa en Australia, sus coches sin conductor tienen dificultades para reconocer a los canguros por la peculiar forma en que se desplazan.

El responsable de la compañía explicaba que los saltos del animal descolocan a los sistemas de detección de los vehículos. “Nos hemos dado cuenta que ocurre cuando el canguro está en el aire: cuando salta parece que está lejos, pero luego aterriza y parece que está más cerca”, aseguraba.

A pesar de que no son muy buenos con estos marsupiales, los sensores de sus vehículos sí han demostrado ser eficaces para distinguir otros animales, como los alces. Detectan su posición utilizando el suelo como punto de referencia para determinar la distancia a la que se encuentran (de ahí que se equivoquen con los canguros). Kevin McCann, director general de Volvo en Australia, defiende que encontrar fallos de este tipo forma parte del proceso de desarrollo y ajuste del ‘software’ de los vehículos sin conductor. 

Ciclistas y excrementos de pájaros

Los coches autónomos del gigante de Mountain View también se han encontrado con algunos escollos. Hace un par de años, cuando probaba uno de sus prototipos en las calles, un ciclista experimentó en primera persona la confusión de uno de los automóviles.

Según desvelaba el testigo en un foro, el vehículo llevaba varias semanas circulando por su barrio. Un día, coincidió con él en un cruce cuádruple con un ‘stop’ mientras conducía su bici de piñón fijo. Como el coche tenía preferencia, el ciclista se detuvo y utilizó una técnica para mantener el equilibrio en reposo conocida como ‘track stand’.

La manera de mover los pedales, las ruedas y el manillar que requiere esta acrobacia confundió completamente al coche de Google: cada vez que el ciclista variaba en unos milímetros su posición, sin que ello supusiera un avance importante, el vehículo frenaba bruscamente. No era capaz de predecir qué iba a pasar.

Más recientemente, Waymo ha experimentado otro tipo de problemas, esta vez ocasionados por un elemento cuya aparición es realmente impredecible: los excrementos de los pájaros. Cuando uno de estos desagradables proyectiles cae sobre los vehículos, puede ensuciar la carcasa transparente que protege el dispositivo lídar que llevan instalado en el techo, de forma que estos no pueden seguir circulando con normalidad.

En este caso, los ingenieros de la empresa han dado pronto con una solución. Han colocado unos pequeños limpiaparabrisas en la parte exterior de la cubierta del lídar que actúan cuando se mancha debido a la mala puntería de las aves.

Estas son algunas de las situaciones más curiosas, pero hay otras circunstancias más habituales que tampoco son fáciles de procesar para los vehículos, como las provocadas por los fenómenos meteorológicos. Al igual que le ocurre a los conductores humanos, la nieve, la lluvia o la niebla dificultan la visibilidad de los sensores, que se guían en las carreteras por las líneas que pueden quedar ocultas debido a las precipitaciones.

Los baches también pueden suponer una fuente de confusión. Los vehículos procesan la información proporcionada por los radares, los láseres y las cámaras de alta resolución para analizar el entorno en busca de obstáculos, como ciclistas, peatones y otros automóviles. Sin embargo, los charcos son más difíciles de detectar, ya que se encuentran debajo de la superficie. Una mancha oscura en la calzada puede ser una simple sombra, un socavón, un charco o una mancha de aceite.  

Si bien es cierto que aún cometen fallos, los coches autónomos han ganado en inteligencia. Gracias a los exhaustivos entrenamientos a los que sus responsables los someten, las posibilidades de que se encuentren con un imprevisto ante el que no puedan reaccionar son cada vez menores.

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Las imágenes de este artículo son propiedad, por orden de aparición, de Travis Wise, Waymo/Intel, la Universidad de Michigan y Public Domain Photography