Embed Size (px)
Citation preview
NOTA DE FUTURO
Google driverless car (I)
Centro de Análisis y Prospectiva
Gabinete Técnico de la Guardia Civil
222555///000666///111444
1
EEll aauuttoommóóvviill ssiinn ccoonndduuccttoorr ddee GGooooggllee
GGooooggllee ddrriivveerrlleessss ccaarr
¿¿QQuuéé eess??
El automóvil sin conductor de Google (Google driverless
car) es un proyecto que comenzó en 2009 con el
objetivo de desarrollar la tecnología necesaria para
crear coches sin conductor, que circulen de forma
autónoma.
Actualmente el líder del proyecto es el
ingeniero alemán de Google Sebastian
Thrun1, director del Stanford Artificial
Intelligence Laboratory2 y co-inventor
de Google Street View3. El equipo de
Thrun en Stanford creó el vehículo
robótico Stanley, que fue el ganador del DARPA4 Grand Challenge
5
en 2005, un galardón otorgado por el Departamento de
Defensa de los Estados Unidos y dotado con un premio de
dos millones de dólares. El equipo encargado del
proyecto estaba formado por 15 ingenieros de
Google, entre los que se encontraban Chris
Urmson, Mike Montemerlo y Anthony
Levandowski, quienes habían trabajado en
el DARPA Grand and Urban Challenges.
Este coche es capaz de conducir
autónomamente por ciudad y por carretera,
detectando a otros vehículos, señales de
tráfico, peatones, etc.
1 Sebastian Thrun, nacido el 14 de mayo de 1967 en Solingen (Alemania), fue profesor de Inteligencia artificial en la
Universidad de Stanford. 2 Fundado en 1962, el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAIL) ha sido un centro de excelencia para
la investigación de Inteligencia Artificial, la docencia, la teoría y la práctica por más de cincuenta años. 3 Google Street View es una característica de Google Maps y de Google Earth que proporciona panorámicas a nivel
de calle (360 grados de movimiento horizontal y 290 grados de movimiento vertical), permitiendo a los usuarios ver
partes de las ciudades seleccionadas y sus áreas metropolitanas circundantes. 4 DARPA acrónimo de la expresión en inglés Defense Advanced Research Projects Agency (Agencia de Proyectos de
Investigación Avanzados de Defensa) es una agencia del Departamento de Defensa de Estados Unidos responsable
del desarrollo de nuevas tecnologías para uso militar. 5 El DARPA Grand Challenge es una carrera de vehículos autónomos que deben llegar desde un punto de los Estados
Unidos hasta otro sin intervención humana y disponiendo únicamente de un listado de puntos intermedios entre el
principio del circuito y el final.
2
El estado norteamericano de Nevada aprobó el 29 de junio de 2011 una ley que permite
la operación de coches sin conductor. No es una cuestión baladí, pues Google había
presionado para que se estableciesen leyes para coches sin conductor. La ley de Nevada
entró en vigor el 1 de marzo de 2012 y el Nevada Department of Motor Vehicles
expidió la primera licencia para un
coche autónomo en mayo ese mismo
año. Esta licencia fue para un Toyota
Prius modificado con la tecnología
experimental driverless de Google.
Google no solo ha dotado al Toyota
Prius de su tecnología, también lo está
probando desde hace años en el Audi
TT y en el Lexus RX 450h obteniendo
muy buenos resultados. Desde que en
el Estado de Nevada se aprobara la ley
sobre vehículos “self-drive” el gigante
de la tecnología ha estado mejorando durante estos años el software en sus calles.
Desde hace aproximadamente un año, los 24 Lexus RX450h equipados con sensores de
Google han estado circulando también por las calles de Mountain View (California,
EE.UU.) donde el gigante tecnológico tiene su sede. Han mejorado el software para que
pueda detectar cientos de objetos distintos de forma simultánea como peatones,
autobuses, una señal de alto sostenida
por una de cruce o un ciclista
haciendo gestos que indican un
posible giro. Y es que consideran
que un vehículo “self-drive” debe
y puede prestar atención a todos
estos factores mucho mejor que
un humano, puesto que las
personas pueden estar cansadas
o distraídas.
Vídeo en youtube de la última edición del DARPA Grand and
Urban Challenges.
Vídeo en youtube de uno de los primeros usuarios del self-
driving car de google por ciudad.
3
¿¿QQuuéé eelleemmeennttooss ccoommppoonneenn eell
vveehhííccuulloo ‘‘sseellff--ddrriivviinngg’’??
A parte de los sistemas de software que llevan meses
mejorando desde la compañía norteamericana, los
componentes hardware que hacen que sea posible el
vehículo sin conductor son, entre otros, los siguientes:
Sensores LIDAR6 de rotación en el techo, que
escanean a más de 200 metros en todas las direcciones para generar un mapa
tridimensional preciso del entorno del coche.
Sensor de estimación de posición montado sobre la rueda trasera izquierda, mide
los pequeños movimientos realizados por el coche y ayuda a localizar con
exactitud su posición en el mapa.
Detector de rayos láser que averiguan cual es el tráfico y lo descifran para poder
amoldar su forma de conducir.
Cuatro sensores de radar de Standard, tres en el frente y uno en la parte trasera,
ayudan a determinar las posiciones de los objetos distantes.
Cámara montada cerca del retrovisor para detectar las señales de tránsito como
semáforos, límites de
velocidad y cuenta a la vez
con ordenadores a bordo del
vehículo para reconocer
obstáculos como peatones y
ciclistas, etc.
Todo esto es posible gracias a
los centros de datos de
Google, que pueden procesar
la enorme cantidad de
información recogida por los
vehículos para hacer el mapa
de su terreno.
6 LIDAR (un acrónimo del inglés Light Detection and Ranging o Laser Imaging Detection and Ranging) es una
tecnología que permite determinar la distancia desde un emisor láser a un objeto o superficie utilizando un haz láser
pulsado.
Vídeo sobre el funcionamiento del software en un
vehículo „self-driving‟ de Google en una ciudad.
4
PPllaatteerroo,, eell vveehhííccuulloo ‘‘sseellff--ddrriivvee’’ eessppaaññooll
El Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Politécnica
de Madrid llevan desarrollando desde hace ya más de 15 años la tecnología para hacer
realidad los vehículos „self-drive‟, dentro del programa Autopía7, y ya se ha probado
por las carreteras de Madrid uno de los prototipos llamado Platero, un Citroën C3,
aunque también tienen otros
prototipos, como un Citroën C3
Pluriel y furgonetas Citroën
Berlingo eléctricas. Platero ha
circulado por sí mismo a través
de carreteras abiertas al tráfico
desde San Lorenzo de El Escorial
hasta Arganda del Rey, primero
por ciudad y luego por autovía.
Eso sí, lo ha hecho detrás de un
coche guía (el C3 Pluriel llamado
Clavileño) y escoltado por la
Agrupación de Tráfico de la
Guardia Civil.
Platero recorrió en total unos 100
km de distancia a una velocidad media resultante de unos 60 km/h. La velocidad
máxima a la que puede circular, comprobada en circuito sin tener incidentes, ha sido de
109 km/h.
El computador que va en el maletero del coche es la base del sistema de control del
sistema de conducción autónoma y utiliza una estrategia de mando basada en la lógica
borrosa que permite simular el comportamiento de un conductor humano.
Es fundamental el método de navegación y posicionamiento DGPS, GPS diferencial,
con una precisión de 0,5 m. Éste se tiene que complementar para mayor precisión con
un sistema de radio con el que recibir correcciones diferenciales, o bien con un sistema
de comunicación inalámbrica local Ethernet, con la misma función. Se consigue una
precisión de centímetro. Este sistema inalámbrico de comunicación entre vehículos
también permite conocer la posición de los coches que están en las cercanías, y que
estén equipados con el sistema, CarToCar8
o SARTRE9
. Ésta fue la función
desempeñada por el coche guía que iba delante y que sí llevaba conductor.
7 El programa AUTOPIA ha venido trabajando en vehículos autónomos desde 1998. El grupo tiene experiencia
demostrada en diseño de sistemas de control avanzados, localización, planificación de trayectorias, navegación y
comunicaciones vehículo—vehículo y vehículo-infraestructura. AUTOPIA cuenta con una flota de cinco vehículos y
un circuito de pruebas diseñado como un zona urbana con una combinación de tramos rectos y curvos, cruces a 90º y
una rotonda. Además, un sistema de regulación de semáforos y redes de sensores RFID y ZigBee hacen de las
instalaciones un excelente campo de pruebas para demostrar los más avanzados conceptos en el campo de los ITS. 8 Sistema de transmisión y/o comunicación de información entre vehículos. 9 Iniciativa de la Comisión Europea sobre el desarrollo de una conducción segura y ecológica a partir de una marcha
totalmente automática en autovías y autopistas, sin cambios en las actuales infraestructuras y con sólo pequeñas
modificaciones en los coches actuales de avanzada tecnología en seguridad.
5
Recientemente se le ha incorporado un sistema de visión artificial realizado por la
Universidad de Alcalá de Henares que reconoce la calzada y los obstáculos en ella
situados. Estos coches funcionan de manera autónoma especificándoseles un trayecto
como una sucesión de calles.
Se ha tenido que emplear un coche guía porque los mapas de los navegadores GPS
actuales no tienen la suficiente precisión ni están totalmente actualizados en términos de
desvíos y accidentes.
Cuando el vehículo conoce las condiciones exactas de la calzada es perfectamente capaz
de circular sin la presencia de un coche guía. El coche autónomo no imita los
movimientos del vehículo guía que le sirve de referencia, sino que recibe su
información y actúa en consecuencia de acuerdo a su programación en lógica borrosa.
El acelerador se dirige electrónicamente y así se controla la velocidad del coche en cada
momento. El freno también lleva un controlador electrónico. La dirección se regula
gracias a un motor eléctrico acoplado al volante. Así todos ellos se accionan con las
órdenes del computador.
El programa Autopía recibe fondos y financiación de dos de dos proyectos del Plan
Nacional de Investigación Desarrollo e Innovación del Gobierno de España: del
proyecto GUIADE y del proyecto Onda-F10
.
10 Proyectos del CSIC y la UPM que han desarrollado un sistema de posicionamiento y conducción automática de
vehículos de transporte público, basado en la comunicación entre los automóviles y una central reguladora que regula
la información.
6
MMoorraalliiddaadd yy ééttiiccaa
¿¿DDeebbeerrííaa ttuu ccoocchhee ‘‘sseellff--ddrriivviinngg’’ ppoonneerrttee eenn ppeelliiggrroo eenn ccaassoo
ddee aacccciiddeennttee ssii aassíí ssee ssaallvvaann mmááss vviiddaass??
Texto extraído de la página web Xataka.
Aunque estos vehículos están orientados a, entre otras cosas, reducir la tasa de
accidentes, su programación podría tener un efecto singular: ante situaciones peligrosas
en las que estén en juego muchas vidas, podrían decidir que nosotros nos llevemos la
peor parte para salvar a los demás. El debate ético vuelve a acechar un terreno muy
complejo.
En situaciones en las que estos vehículos
tengan que decidir con qué impactar para
minimizar los daños, no solo tendrán en
cuenta tu seguridad, sino probablemente
la del resto de elementos implicados. La
física, un factor seguro en cuanto al
estudio de las consecuencias, pasa a un
segundo plano y llega el debate moral y
ético.
Las situaciones de peligro por ahora eran
bastante manejables para estos vehículos,
que se limitaban a circular en autopistas y
carreteras sin apenas viandantes. Su
introducción en las ciudades cambia las
reglas del juego y hay muchos más
factores a tener en cuenta.
Evitar un posible atropello de varias personas que, por despiste, crucen sin mirar
(imaginad el trágico caso de una familia con dos pequeños) podría implicar que el
software tomara una decisión trágica para nosotros: la de hacer que impactemos con
algo para evitar ese atropello y que ese impacto nos cause graves daños o incluso la
muerte. ¿Cómo se toma en cuenta esa programación moral y ética?
Los casos son múltiples y de todos los tipos, tal y como señalaba Noah Goodall11
. Si
tuviéramos una situación en la que ineludiblemente impactaremos o bien con un
motorista con casco o con uno sin casco, ¿cuál debería "elegir" la programación?
Si se elige al motorista con casco, "le penalizamos por ser responsable y llevar casco",
mientras que "perdonamos" al motorista sin casco que, efectivamente, está conduciendo
de forma ilegal, ya que el casco es obligatorio en diversos países del mundo, incluido
11 Científico en el Virginia Center for Transportation Innovation and Research.
7
España. Pero claro, si se elige el impacto contra el motorista sin casco se respeta a quien
cumple las normas, pero las posibilidades de que haya graves daños o muerte es mucho
mayor.
La solución podría ser una decisión tomada de forma totalmente aleatoria. Esto
emularía el comportamiento humano, en el que muchas decisiones de este tipo se toman
de forma instintiva (no hay tiempo para razonamientos profundos) y en las que el azar y
la suerte están claramente implicados.
Por ejemplo en Nokia y su división HERE, Humanized Driving ("Conducción
Humanizada"), la idea es precisamente implementar en la conducción por ordenador
características similares a las de los conductores humanos.
Esos factores podrían aplicarse en esas situaciones límite, pero no reducen la relevancia
de una conducción autónoma programada con el resto de parámetros en mente el resto
del tiempo.
El 90% de los accidentes en Estados Unidos se debe a errores humanos, a distracciones
o al consumo de alcohol y probablemente buena parte de esos accidentes se eliminarían
con este tipo de vehículos. Y es que, como señalan desde la web de Wired:
En ética, el proceso de pensar en un problema es tan importante como el
resultado. Tomar decisiones de forma aleatoria elude esa responsabilidad. En
lugar de decisiones meditadas, se toman decisiones sin pensar y estas podrían
ser peores que los juicios reflexivos humanos que tienen un mal resultado.
Otra opción sería la de no
tener en cuenta ciertos
datos en esos escenarios.
"Ponerle un velo" a nuestro
coche autónomo, haciendo
que ignore factores como
si el motorista lleva o no
casco, o si los coches
contra los que podemos
impactar son más o menos
resistentes al impacto. El
problema es que el análisis
posterior sí haría necesaria
la recolección de esos
datos y justificar cuáles se obvian y cuáles no, podría resultar contraproducente.
De nuevo nos encontramos ante un problema ético de difícil solución en el que la toma
de decisiones en situaciones de riesgo no parece tener respuesta.
Puede que esos escenarios sean escasos, pero sucederán: miles de pequeños elementos
pueden confluir para hacer un accidente inevitable y estos coches autónomos deben
estar programados para minimizar los efectos colaterales de los impactos que se
produzcan. El debate ético será inevitable tanto antes como después de esos accidentes.
8
RReeffeerreenncciiaass
Programa AUTOPIA. Centro de Automática y Robótica (UPM-CSIC)
http://www.car.upm-csic.es
Consejo Superior de Investigaciones Científicas.
http://www.csic.es
Universidad Politécnica de Madrid.
http://www.upm.es
Google prepara un coche inteligente que circula sin conductor.
http://juanchosierrar.blogspot.com.es/2010/10/google-prepara-un-coche-inteligente-
que.html
Motorpasión. Futuro.
http://www.motorpasionfuturo.com/equipamiento-avanzado-gadgets/platero-el-coche-
del-csic-que-se-conduce-solo
Xataka. Apasionados por la tecnología.
http://www.xataka.com/
Wired.
http://www.wired.com/2014/05/the-robot-car-of-tomorrow-might-just-be-programmed-
to-hit-you
