Los humanos conducen mejor en el crepúsculo que los vehículos autónomos , según un estudio publicado en Nature
Los vehículos autónomos (AV) han aparecido en los titulares en los últimos meses, aunque a menudo por motivos equivocados. Cruise, Waymo y Tesla están bajo investigación federal de EE. UU. por una variedad de accidentes, algunos de los cuales causaron lesiones graves o la muerte.
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| Los humanos conducen mejor en el crepúsculo que los vehículos autónomos , según Nature-Ford |
Un nuevo artículo publicado en Nature pone números al problema. Sus autores analizaron más de 37.000 accidentes que involucraron vehículos autónomos y conducidos por humanos para medir el riesgo en varios escenarios de accidentes. El documento informa que los vehículos autónomos eran en general menos propensos a sufrir accidentes que los conducidos por humanos, pero tenían un rendimiento significativamente inferior a los humanos en algunas situaciones.
"La conclusión puede no ser sorprendente dado el contexto tecnológico", dijo Shengxuan Ding , autor del artículo. "Sin embargo, persisten desafíos en condiciones específicas, que requieren algoritmos y sensores avanzados y actualizaciones de la infraestructura para respaldar eficazmente la tecnología AV".
El artículo, escrito por dos investigadores de la Universidad de Florida Central, analizó datos de 2.100 accidentes que involucraron sistemas de conducción avanzados (SAE Nivel 4) y sistemas avanzados de asistencia al conductor (SAE Nivel 2) junto con 35.113 accidentes que involucraron vehículos conducidos por humanos. El estudio se basó en datos disponibles públicamente sobre accidentes de vehículos conducidos por humanos en el estado de California y el conjunto de datos de incidentes de operación de vehículos autónomos AVOID , que los autores hicieron público el año pasado .
Si bien la amplitud de los datos del artículo es significativa, el “análisis de casos y controles emparejados” del artículo es lo que lo distingue. Los vehículos autónomos y los conducidos por humanos tienden a encontrar caminos diferentes en diferentes condiciones, lo que puede distorsionar los datos sobre accidentes. El documento clasifica los riesgos según las variables que rodean el accidente, como si el vehículo iba en línea recta o girando, y las condiciones de la carretera y el clima.
Los vehículos autónomos de nivel 4 tenían aproximadamente un 36 por ciento menos de probabilidades de verse involucrados en accidentes con lesiones moderadas y un 90 por ciento menos de probabilidades de verse involucrados en un accidente fatal.
Los vehículos autónomos SAE Nivel 4 (aquellos capaces de conducirse completamente solos sin un ser humano al volante) tuvieron un desempeño especialmente bueno según varias métricas. Tenían aproximadamente un 36 por ciento menos de probabilidades de verse involucrados en accidentes con lesiones moderadas y un 90 por ciento menos de probabilidades de verse involucrados en un accidente fatal. En comparación con los vehículos conducidos por humanos, el riesgo de colisión trasera se redujo aproximadamente a la mitad y el riesgo de colisión lateral fue aproximadamente una quinta parte. Los vehículos autónomos de nivel 4 tenían cerca de una quinta parte de probabilidad de salirse de la carretera.
Estas cifras parecen buenas para los vehículos autónomos. Sin embargo, Missy Cummings y Autonomía de la Universidad George Mason , directora del Centro de Robótica y ex asesora de seguridad de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras, se mostró escéptica ante los hallazgo
"Las reglas básicas deberían ser que cuando se analizan los accidentes de vehículos autónomos, no se pueden combinar los accidentes con vehículos autónomos [SAE Nivel 4] con los accidentes de Teslas [SAE Nivel 2]", dijo Cummings. Ella no estuvo de acuerdo con discutirlos en conjunto y señala que estas categorías de vehículos funcionan de manera diferente, hasta el punto de que los AV de nivel 4 no son legales en todos los estados, mientras que los AV de nivel 2 sí lo son.
Mohamed Abdel-Aty , autor del artículo y director del Laboratorio de Transporte Inteligente y Seguro de la Universidad de Florida Central, dijo que si bien el artículo aborda ambos niveles de autonomía, la atención se centra en el Nivel 4 de autonomía. "El modelo que es la principal contribución a esta investigación comparó sólo el nivel 4 con vehículos conducidos por humanos", dijo.
Y aunque muchos hallazgos fueron en general positivos, los autores destacaron dos resultados negativos significativos para los AV de nivel 4. Descubrió que tenían cinco veces más probabilidades de verse involucrados en un accidente al amanecer y al anochecer. También eran relativamente malos en las curvas, y las probabilidades de un accidente durante una curva casi se duplicaban en comparación con las de los vehículos conducidos por humanos.
Hallazgos sobre la carretera, el medio ambiente y el tipo de accidente.
Según los resultados del modelo de regresión logística de casos y controles emparejados, en comparación con el HDV, las probabilidades de que ocurra un accidente con ADS en tiempo lluvioso son 0,335 veces. Esto indica una menor probabilidad de un accidente de ADS en tiempo lluvioso en comparación con un accidente de HDV. El RADAR es capaz de detectar objetos a distancias superiores a 150 m, incluso en condiciones climáticas adversas como niebla o lluvia.. Por el contrario, es posible que los conductores humanos sólo puedan percibir objetos a una distancia de hasta aproximadamente 10 metros en circunstancias similares. Aunque el clima adverso puede aumentar la probabilidad de posibles fallas o pérdida de sensores , innovaciones recientes en algoritmos visuales, junto con el uso combinado de cámaras, sensores LIDAR, GNSS y RADAR , están diseñados para reconocer peatones y vehículos en diferentes escenarios climáticos, como nubosidad, nieve, lluvia y oscuridad. Esto ofrece soluciones a los desafíos asociados con la conducción en condiciones no ideales. Por el contrario, los conductores humanos pueden tener dificultades para ver a través de fuertes lluvias o niebla, lo que provoca un retraso en la detección de peligros potenciales o en la reacción adecuada.
Curiosamente, la relación de probabilidades entre el amanecer y el anochecer indica una probabilidad 5.250 mayor de sufrir un accidente con ADS que con un vehículo HD. Esto podría atribuirse a que los sensores y cámaras utilizados por los vehículos autónomos pueden no ser capaces de adaptarse rápidamente a los cambios en las condiciones de iluminación, lo que podría afectar su capacidad para detectar obstáculos, peatones y otros vehículos.. Al amanecer y al anochecer, por ejemplo, las sombras y los reflejos del sol pueden confundir a los sensores, dificultándoles distinguir entre objetos e identificar peligros potenciales. Además, las condiciones de luz fluctuantes pueden afectar la precisión de los algoritmos de detección y reconocimiento de objetos utilizados por los vehículos autónomos, lo que puede dar lugar a falsos positivos o negativos.
Vale la pena señalar los hallazgos relacionados con los tipos de accidentes para ADS y HDV. En comparación con los accidentes de vehículos HD, los vehículos autónomos experimentan riesgos relativamente menores en accidentes por alcance y laterales (0,457 veces y 0,171 veces, respectivamente). Este hallazgo indica que los vehículos autónomos pueden detectar y reaccionar ante posibles situaciones de accidente por alcance y lateral mucho más rápido que los humanos. Esto se debe a que están equipados con sensores y software avanzados que pueden analizar rápidamente el entorno circundante y tomar decisiones basadas en los datos recibidos. Además, el método cinemático utilizado por el sistema ACC registra y regula la distancia entre vehículos, alertando a los conductores si este espacio se reduce al límite de seguridad, especialmente en las autopistas.Al garantizar que los vehículos mantengan una velocidad y distancia constantes entre vehículos, se reduce efectivamente el riesgo de accidentes por alcance.. En comparación con los ADS, los HDV tienden a mostrar mayores diferencias de velocidad en rangos de espaciado más grandes. un factor que contribuye significativamente a una mayor incidencia de accidentes por alcance y por colisión lateral
Hallazgos de las condiciones previas al accidente y resultados del accidente
En términos de condiciones previas al accidente, la mayoría de los movimientos previos al accidente realizados por ADS reducen la probabilidad de accidentes a partir de los resultados de la regresión logística de casos y controles emparejados, excepto el giro, que aumenta la probabilidad de un accidente en 1,988 veces en comparación con HDV. Una posible razón es la falta de conciencia situacional. La conciencia situacional de los vehículos autónomos se puede definir como la capacidad de estos vehículos para percibir elementos esenciales en su entorno, comprender la importancia de estos elementos y anticipar su estado o cambios futuros.. La complejidad de girar en escenarios de conducción autónoma surge de tres desafíos principales: elegir el carril apropiado (selección de carril objetivo), diseñar y calcular una ruta segura y eficiente (planificación y cálculo de trayectoria) y ejecutar el giro mientras se ajusta a las condiciones dinámicas (vehículo). control y seguimiento). Los vehículos autónomos se basan en sensores y algoritmos para percibir su entorno y tomar decisiones de conducción. Sin embargo, es posible que estos sistemas no detecten todos los obstáculos y peligros, especialmente en escenarios de conducción complejos y dinámicos, como girar en las intersecciones. Es un desafío importante generar suficiente información y lograr una detección integral del entorno circundante desde una única fuente independiente debido a los rangos limitados de los sensores y la cobertura limitada del entorno por parte de los sensores en AV. . Además, algunos vehículos autónomos están programados para seguir reglas y escenarios predefinidos, que pueden no abarcar todas las situaciones de conducción posibles. Las modificaciones de escenarios pueden presentar dificultades para que los vehículos autónomos los perciban y respondan, aumentando así el riesgo de accidente. Además, los múltiples vehículos HD que se aproximan y la complejidad de tales escenarios de conducción son un desafío considerable para los vehículos autónomos, como los giros a la izquierda sin protección en las intersecciones. Estas situaciones se complican por factores como la prioridad limitada y la variación en las trayectorias. Los vehículos autónomos tienden a ser demasiado cautelosos (como tener un retraso de arranque más prolongado durante los giros en las intersecciones) , lo que puede provocar accidentes por alcance o colisiones laterales con vehículos HD . Además, las múltiples interacciones causadas por flujos mixtos agravan las incertidumbres en la detección, como la superposición de errores de medición de distancia y ángulo. Por el contrario, los HDV pueden adaptar y modificar su velocidad con mayor facilidad que los AV, lo que pone de relieve las limitaciones de los AV en comparación con la habilidad de los conductores experimentados. Y los vehículos autónomos enfrentan dificultades para ejecutar cambios de carril o girar en tráfico pesado y carecen de conocimiento psicológico.. Además, los vehículos HD pueden predecir los movimientos de los peatones y actuar con precaución en función de su experiencia de conducción, mientras que los vehículos autónomos pueden tener dificultades para reconocer las intenciones de los peatones, lo que podría provocar frenadas de emergencia o accidentes debido a la falta de comprensión de las señales sociales y el razonamiento psicológico.
Los accidentes con ADS tienen menos probabilidades de ocurrir que los accidentes con vehículos HD en situaciones tales como avanzar recto, salirse de la carretera (un vehículo abandona la carretera designada y viaja hacia un área que no está destinada al tráfico regular) y entrar en condiciones de carril de tránsito (un vehículo que hace la transición). desde una posición estacionaria o estacionada para ingresar a un carril de tránsito y estar físicamente presente dentro del flujo de tránsito). Al considerar la condición de procedimiento directo, se encontró que un accidente AV resultó en una probabilidad 0,299 menor de un accidente HDV. Sorprendentemente, el riesgo de accidente con ADS es 0,021 veces mayor que el de un accidente con un vehículo HD en condiciones de salida de la carretera, lo que puede explicarse por el tiempo de reacción más rápido de los vehículos autónomos. Los vehículos autónomos pueden detectar estas situaciones y aplicar acciones correctivas, como ajustar la velocidad o el ángulo de dirección, con mayor rapidez y precisión que un conductor humano. El resultado del modelo de control de casos emparejados reveló una correlación significativa entre las condiciones de entrada al carril de tránsito de un accidente con ADS, cuyo riesgo es 0,267 veces mayor que el de un accidente con un vehículo HD. Según los resultados de la regresión logística de casos y controles emparejados, el impacto del respaldo es notable, lo que muestra que el ADS tiene menos probabilidades de verse afectado que el HDV. Según el análisis, el modelo que utiliza accidentes de vehículos autónomos mostró una menor probabilidad de accidentes de gravedad moderada y mortal en comparación con los vehículos pesados.
La automatización funciona bien en línea recta, pero se deben recopilar y estudiar muchos más datos antes de que la verdadera conducción de nivel 4, sin intervención ni vista, pueda convertirse en una realidad.
Nature via IEEE Spectrum
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