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Combatir atascos con asistentes inteligentes

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Las carreteras atestadas y los errores de los conductores humanos causan atascos rápidamente. Un sistema ZF inteligente para mejorar la conducción parcialmente automatizada podría ser una forma eficaz de aliviar la tensión y mejorar la seguridad.
Kathrin Wildemann, julio 12, 2019
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Kathrin Wildemann ha formado parte del Copy Team de ZF de forma permanente desde 2016. En sus artículos en línea e impresos, le gusta cubrir temas relacionados con la movilidad eléctrica y otros que también implican sostenibilidad.
La misma imagen en todas partes: un tráfico muy denso de principio a fin que se forma cada mañana y cada noche en las carreteras alrededor del mundo como una lenta avalancha de chapa metálica. Todo lo que se necesita para crear un atasco son unas cuantas maniobras de adelantamiento mal calculadas o una colisión trasera menor. Las carreteras congestionadas críticamente, combinadas con errores humanos, son una receta segura para los embotellamientos de tráfico. Para reducir el número de atascos, los expertos en transporte pusieron grandes esperanzas en la conducción autónoma. Una tarea hercúlea. Para encontrar soluciones viables al colapso del tráfico rodado que sean adecuadas para el uso diario, diversos campos de aplicación requieren diferentes niveles de funcionalidad de conducción autónoma.

Los nuevos conceptos de movilidad mantienen el tráfico en movimiento

La forma más importante de combatir la congestión es reduciendo el volumen de tráfico en los caminos. En las ciudades en particular, los caminos y los estacionamientos han estado saturados por mucho tiempo, pero el número de automóviles sigue aumentando. Un nuevo concepto de movilidad podría ser un remedio para todo esto: La movilidad como servicio (MaaS) para el transporte personal y proveedores de transporte como servicio (TaaS) para el transporte de mercancías. La columna vertebral de esta idea está formada por transportistas con vehículos autónomos que trasladen personas y mercancías. Un ejemplo de este tipo de vehículo es el e.GO Mover que ZF ha desarrollado y producido en una empresa conjunta con la empresa e.GO Mobile AG. El e.GO Mover se basa en una plataforma eléctrica y está equipado con todos los sistemas necesarios para una conducción altamente automatizada de nivel 4. Puede ser usado como un transportador de pasajeros y como un vehículo comercial ligero para la entrega de mercancías.
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En el futuro, el transporte de personas y mercancías podrá aliviar la carga del tráfico vehicular.

Los vehículos MaaS y TaaS no siguen ningún horario fijo. En su lugar, usan una aplicación para agrupar las órdenes entrantes en tiempo real. Sobre esta base, calculan la ruta óptima para lograr que el mayor número posible de pasajeros o mercancías lleguen a su destino usando la ruta más corta posible. Los servicios de "ride hailing" usan un concepto comparable, con robotaxis autónomos. Estos vehículos inteligentes reducen el volumen del transporte particular. Un ejemplo de la ciudad de Múnich ilustra este punto. Un estudio encargado a Berylls Strategy Advisors, una consultora de estrategia especializada en la industria automotriz, señala que una flota de 18,000 taxis que circulen de forma autónoma podría sustituir a unos 200,000 automóviles particulares.
Afirmaciones como esta animan a los planeadores de tráfico, políticos y empresas a impulsar la conducción autónoma como solución de este problema. Las previsiones de Goldmann Sachs, Roland Berger o McKinsey sugieren que la conducción autónoma de las empresas de transporte de personas y de mercancías podría representar un potencial de mercado global de entre 20,000 y 50,000 millones de dólares estadounidenses en 2030. El "ride-hailing" tiene un valor futuro estimado de entre 18,000 y 35,000 millones de dólares estadounidenses.
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Los vehículos autónomos de "ride-hailing" no siguen un horario fijo, sino que usan una aplicación para agrupar las órdenes entrantes en tiempo real.

La costosa automatización completa del automóvil de pasajeros no es una panacea

Sin embargo, prescindir de los conductores tampoco constituye una solución universal. A partir del nivel 3, en el que los conductores pueden desviar temporalmente su atención de la carretera y llevar a cabo otras tareas, la tecnología necesaria se vuelve mucho más compleja y, por extensión, mucho más cara. Desde el momento en que el control total se transfiere al automóvil, incluso por breves períodos de tiempo, los requisitos de confiabilidad de los sistemas de sensores se vuelven mucho más exigentes. En última instancia, el automóvil debe ser capaz de identificar todas las situaciones de conducción de forma correcta y completa, independientemente de las condiciones de iluminación, el tiempo y la velocidad. Para satisfacer este requisito, varias cámaras, sensores de radar y sensores lidar necesitan verificar los datos de medición independientemente uno del otro. Esto hace que la arquitectura del sistema sea mucho más elaborada y costosa. Además, en lugar de basarse en los avanzados sistemas de asistencia al conductor existentes, necesita disponer de nuevos algoritmos y un incremento masivo de la potencia de cálculo. Esto hace que la conducción autónoma no resulte interesante para la mayoría de los particulares que poseen automóviles por razones puramente de costo.

Sin embargo, en la actualidad, estos sistemas frecuentemente no están sincronizados entre sí lo suficientemente bien, o se cierran demasiado rápido en respuesta a condiciones ambientales desfavorables tales como fuertes lluvias. Como consecuencia, suelen generar más decepción que alivio al conductor. En este caso, la clave es ampliar la funcionalidad del nivel 2 e integrarla en un sistema global inteligente que brinde al conductor una interfaz homogénea. Con su sistema ZF coPILOT, ZF ha presentado un concepto de nivel 2+ de este tipo: la computadora central ZF ProAI, con capacidad para la IA, se encarga de controlar todos los algoritmos de ADAS y de conectarlos en red mediante un exhaustivo conjunto de sensores. Esto permite que el automóvil domine las funciones de conducción y seguridad que van mucho más allá del alcance de los sistemas de nivel 2. Por ejemplo, ZF coPILOT permite que los automóviles se incorporen de forma autónoma a las autopistas, cambien de carril o rebasen. Cuando un sistema de este tipo toma el volante con un tráfico nocturno lento, dejan de producirse maniobras de adelantamiento agitadas o frenazos bruscos innecesarios. El sistema también es capaz, mediante un sistema de navegación inteligente, de identificar una ruta alternativa con tiempo suficiente para evitar una ubicación en la que se prevea una congestión. ¿Y qué sucede si el tráfico se detiene repentinamente? De este modo, los conductores pueden recostarse en sus asientos de forma relajada y dejar que sus automóviles lidien con ese tráfico tan estresante que se detiene y avanza.
En este caso, el factor decisivo es ampliar la funcionalidad de nivel 2 e integrarla en un sistema global inteligente que brinde al conductor una interfaz homogénea.
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A modo de ejemplo, el ZF coPILOT permite que los automóviles se incorporen de forma autónoma a las autopistas, cambien de carril o rebasen.

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Con una iniciativa, ZF se centra directamente en las personas con respecto a las ofertas de movilidad, mostrando dónde y cómo se pueden mejorar las cosas.

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