Con el Nissan LEAF como protagonista, el proyecto HumanDrive financiado por el gobierno británico, a través Centro para Vehículos Conectados y Autónomos (CCAV) e Innovate UK, así como otros socios, y dirigido por Nissan Europa acaba de completarse con éxito consiguiendo un nuevo hito de conducción autónoma: un recorrido de 370 kilómetros con este modelo eléctrico que supone, según Nissan, el trayecto más largo y complejo realizado hasta hoy por un coche autónomo.
Tras 30 meses de trabajo y contando con una inversión de 12,5 millones de libras (unos 15,9 millones de euros al cambio), HumanDrive ha tenido como objetivo explorar esta tecnología y su aplicación en carretera abierta, así como su capacidad de aprendizaje automático basado en la conducción humana.
De esta manera, HumanDrive, da un paso más hacia a la viabilidad de la conducción autónoma y lo ha hecho además con un modelo eléctrico, las dos piedras angulares en las que se asienta el futuro de la automoción, más a largo plazo la segunda que la primera.
Más de 350 kilómetros y reaccionando a situaciones complejas
Con modelos Nissan LEAF de primera generación equipados con GPS, radar, radar LIDAR y un sistema de cámaras, el proyecto de investigación HumanDrive ha constado esencialmente de dos pruebas: el test de conducción en carretera abierta 'Grand Drive' y pruebas en pista donde se ha explorado la conducción autónoma en base a tecnologías de aprendizaje automático mediante inteligencia artificial.
Empezando por el primero, 'Grand Drive' ha supuesto un recorrido con un LEAF autónomo desde Cranfield, localidad ubicada en el condado de Bedfordshire hasta el municipio de Sunderland (Tyne y Wear), al norte de Reino Unido, con un total de 270 kilómetros.
Mediante un sistema de control avanzado de conducción autónoma, el Nissan LEAF estaba preparado para reaccionar ante diferentes escenarios complejos, como caminos rurales con ninguna o pocas marcas viales, así como cruces o rotondas o autopistas. Todo ello gracias a un sistema de cámaras capaz de recrear distintas situaciones y que han permitido al sistema tomar decisiones de forma autónoma de lo que iba encontrando a su paso.
Así, esta tecnología con la que iba equipada el vehículo eléctrico, y siempre con un supervisor en el asiento del conductor, le permitió realizar acciones como cambiar de carril, incorporarse a vías rápidas o detenerse y reanudar la marcha en intersecciones. Y todo ello ha sido posible gracias a las investigaciones previas que han buscando demostrar que la conducción autónoma puede emular el estilo de conducción humano más natural.
Máquinas conduciendo como humanos
Por su parte, la segunda parte del proyecto HumanDrive se ha realizado en pistas de prueba cerrada para investigar como la tecnología autónoma puede hacer uso del aprendizaje automático en tiempo real. Para ello, se ha incorporado un sistema de inteligencia artificial, desarrollado por Hitachi Europe.
Según detalla Nissan, éste ha generado una base de datos de diferentes situaciones en carretera abierta y cómo reaccionar ante ellas. De esta manera, esta 'experiencia aprendida' permite gestionar situaciones similares en entornos reales, así como planificar una ruta para hacer frente o superar diferentes obstáculos. Los test primeramente se hicieron mediante simulación, para después aplicarse en un circuito cerrado.
Acercar las máquinas a la reacción humana en la conducción autónoma mediante la inteligencia artificial es uno de los principales campos de investigación para esta tecnología. No en vano, su fin último es replicar la conducción natural que pudiera hacer un conductor.
Así, nos encontramos con otros proyectos similares, como el de la start-up Boston Perceptive Automata, que está trabajando en una inteligencia artificial que interpreta las reacciones humanas y anticipa acciones comprendiendo el comportamiento humano.
Por otro lado, otra start-up, AEye, presentó ya hace tres años un avanzado radar LIDAR equipado con inteligencia artificial, a fin de conseguir que el vehículo autónomo aprecie el mundo como lo haría el ojo humano. Para conseguirlo, desarrollaron un hardware de visión avanzada, software y algoritmos que actúan como ojos y corteza visual de vehículos autónomos.
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