Los sistemas de frenada de emergencia en ciudad prácticamente se han impuesto como un estándar más en la industria del automóvil. Que nuestro coche sea capaz de evitar chocar con el vehículo que nos precede ya no es una característica sorprendente. Los sistemas de reconocimiento de imágenes han ido más allá, y ya son capaces incluso de detectar otro tipo de obstáculos, como un peatón, o un animal, e incluso de funcionar a velocidades habituales en carretera. ¿Pero cómo conseguirán esos sistemas anticiparse al obstáculo, y detectar a un animal antes de que este cruce la carretera, o incluso a un peatón distraído, para prevenir un atropello? Ford ya estaría trabajando en ello.
Según Ford, sus nuevos sistemas de asistencia de pre-colisión y detección de peatones, ya están adaptándose para anticiparse a un atropello. Ford asegura que incluso estarían trabajando en sistemas capaces de detectar a un peatón distraído antes de que este se cruce incluso en la carretera. La forma de predecir el comportamiento humano es, en definitiva, una mezcla de experiencia, y de reconocimiento de patrones habituales. Desde pequeñitos todos aprendemos que cuando un balón se cruza en una carretera detrás puede venir un niño distraído corriendo para cogerla. Un peatón junto a la carretera, embelesado con su teléfono móvil, bien podría anticipar un riesgo tan innecesario como que este se abalance hacia la calzada sin mirar.
Para crear sistemas tan sofisticados, capaces de predecir el comportamiento humano, estarían trabajando con la experiencia adquirida durante el desarrollo de sus ayudas a la conducción. Ford asegura que durante sus pruebas ya han recorrido más de 800.000 kilómetros en Europa, China y Estados Unidos, con 12 vehículos diferentes, durante un total de 473 días y acumulando 240 terabytes de información. Una cantidad ingente de información.
En los últimos años, otros fabricantes como Volvo, una marca que por sus orígenes está especialmente concienciada con los animales que invaden la calzada, un gran peligro en Suecia y en Escandinavia, en general, han trabajado en modelos predictivos para detectar animales y anticiparse a sus reacciones habituales.
Ahora bien, y como pregunta que lanzamos a Ford y que dejamos en el aire, ¿cómo se pueden identificar falsos positivos?
Interpretar que un peatón podría invadir la calzada sin mirar es un avance importante. Pero interpretar que ese peatón no va a invadir la calzada lo es aún más, sobre todo para calibrar el grado de intervención del sistema. No es lo mismo advertirnos de que un peatón está distraído al borde de la carretera, que aplicar toda la fuerza de frenado al pensar que ese mismo peatón podría cruzarse en nuestra trayectoria.
Y quizás ese sea el tema más complejo, y la gran asignatura pendiente, de estas ayudas a la conducción. No sería la primera vez que uno de los coches que probamos frena de inmediato por detectar un peatón al borde de la carretera, que aún no se había cruzado en nuestra trayectoria. Lo cual nos recuerda, una vez más, el largo camino que aún queda para que veamos coches autónomos con todas las garantías necesarias en nuestras carreteras.
Fuente: Ford
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