El Automóvil 4.0

Equation Chapter 1 Section 1 Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería de Organización Industrial El Automóvil 4.0 Autor: Teresa Pinilla Alonso Tutor: Juan Manuel González Ramírez Dpto. Organización Industrial y Gestión de Empresas II Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2019 iii Trabajo Fin de Grado Grado Ingeniería de Organización Industrial El Automóvil 4.0 Autor: Teresa Pinilla Alonso Tutor: Juan Manuel González Ramírez Profesor asociado Dpto. Organización Industrial y Gestión de Empresas II Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2019 v Trabajo Fin de Grado: El Automóvil 4.0 Autor: Teresa Pinilla Alonso Tutor: Juan Manuel González Ramírez El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros: Presidente: Vocales: Secretario: Acuerdan otorgarle la calificación de: Sevilla, 2019 El Secretario del Tribunal vii Agradecimientos A mi familia, apoyo fundamental durante estos años, sin vosotros no podría haber completado esta etapa con éxito. A mis abuelos, nunca os olvidaré. A mis amigos y compañeros, por tantas horas de estudio que han dado su fruto, gracias a vosotros el esfuerzo ha sido más llevadero. A mi tutor, por su enseñanza de calidad y por darme la oportunidad de realizar este trabajo. Teresa Pinilla Alonso Sevilla, 2019 ix Resumen En el presente trabajo, se estudia el automóvil 4.0, desde sus orígenes, hasta la actualidad, analizando el estado del arte de esta nueva invención, las tecnologías que lo abarcan y lo que supondrá. En el primer capítulo se analiza cómo ha evolucionado la industria con cada nueva invención. Se detallan gran parte de las tecnologías que abordan el concepto 4.0 para entender en qué consiste la transformación digital de la Cuarta Revolución Industrial y los nuevos riesgos que han aparecido, así como también los nuevos casos de uso. En el segundo capítulo se estudia el desarrollo del automóvil desde sus comienzos hasta hoy en día, destacando los principales avances tecnológicos aplicados al automóvil. Se aborda el concepto del coche 4.0 y se estudian los distintos tipos de automatización. El tercer capítulo se centra en la tecnología que rodea al vehículo conectado, tanto en software como hardware y las empresas fabricantes y desarrolladoras de dichas tecnologías. El cuarto capítulo es un análisis de la actualidad del coche conectado, explicando las ventajas e inconvenientes de su implantación y sus impactos futuros. Por último, se destacan las conclusiones tanto positivas como negativas, así como los retos a afrontar, y las líneas futuras de investigación. xvii Notación H2H Human to Human IMC Índice Mundial de Ciberseguridad IoT Internet of Things ITU Unión Internacional de Telecomunicaciones M2M Machine to Machine RFID Radio Frequency Identification V2V Vehicle to Vehicle WSN CITA ETSC EDR SAE NTHSA V2I V2D V2X SIT ON5G CCARS ADC LiDAR RADAR ADAS HMI AV Wireless Sensor Network Comité Internacional de Inspección Técnica de Vehículos Consejo de Seguridad del Transporte Europeo Event Data Recorder Society of Automotive Engineers National Highway Traffic Administration Vehicle to Infraestructure Vehicle to Device Vehicle to Everything Sistema Inteligente de Transporte Observatorio Nacional 5G Omité Científico Asesor en Radiofrecuencias y Salud Controlador de Conducción Autónoma Light Detection and Ranging Radio Detection and Ranging Advance Driver Assistance Human Machine Interface Automated Vehicle 1 EVOLUCIÓN DE LA INDUSTRIA ara comprender mejor el entorno que rodea al automóvil 4.0, es necesario remontarnos a las diferentes revoluciones industriales que han tenido lugar, aprender de cada avance tecnológico y cómo ha repercutido en la sociedad. Para conocer cómo se ha llegado al término 4.0 y sobre qué tecnología se sustenta. 1.1 Introducción Histórica Entendemos por el término revolución, según la RAE, como un cambio profundo, generalmente violento, en las estructuras políticas y socioeconómicas de una comunidad nacional. Aplicada a la organización, una revolución implica un cambio drástico en la organización de los medios de producción, es decir, dicha palabra indica cambios radicales y abruptos. La sociedad ha estado en constante evolución desde sus orígenes. Antes de la conocida primera revolución industrial, ya se dio un caso de revolución, así lo justifica Klaus Schwab (Klaus Scwab, 2016) “El primer cambio ocurrió hace alrededor de diez mil años y fue posible gracias a la domesticación de animales. La revolución agrícola combinó los esfuerzos de los animales con los seres humanos con vistas a la producción, transporte y comunicación. Esto condujo a la urbanización y surgimiento de las ciudades” Las revoluciones han dado lugar cuando nacen nuevas tecnologías que favorecen cambios en los sistemas económicos y en la sociedad en general, que pueden repercutir en diversos campos tales como ganadería, agricultura, industria finanzas y afectan también en la forma de vida de las personas. Hasta ahora conocemos cuatro revoluciones industriales. La Primera Revolución Industrial tiene lugar en el período entre 1760 y 1840, nació en Inglaterra, y se pasó de un sistema de producción manual basado en la agricultura a un sistema de producción industrial. Hubo un éxodo del campo a las ciudades, las cuales desarrollaron mejores condiciones de vida, aumentó la esperanza de vida cuya la consecuencia fue un aumento demográfico. El principal avance tecnológico fue la máquina de vapor por James Watt, que fue el golpe de éxito de esta revolución, supuso un aumento significativo de la capacidad de producción, se disminuyó el tiempo de fabricación, dando paso a la producción en serie y a la reducción de costes. Se desarrolló el transporte con la creación del ferrocarril y los barcos de vapor que posibilitaron el desarrollo del comercio, el volumen de los intercambios se duplicó. Otros inventos importantes fueron el alumbrado de gas y maquinaría textil. La principal fuente de energía fue el carbón. La Segunda Revolución Industrial dada en el período que abarca entre 1850 – 1870. Surgieron nuevas fuentes de energía, a destacar la electricidad, que permitió crear una red de alumbrado y una mejora de las telecomunicaciones gracias a la invención del teléfono y la radio. El petróleo que, junto con la aparición de la gasolina y la creación del motor de explosión, proporcionaron la base de los nuevos medios de transporte, coche, avión y bicicleta. P “La revolución nunca va hacia atrás” - Willian Henry Steward- Evolución de la Industria 2 Estos avances tecnológicos impulsaron el desarrollo de nuevos sectores industriales como la nueva industria siderúrgica, industria química, alimentaria, así como nuevos sistemas de producción, entre los que destaca el surgimiento del Taylorismo, consistente en la producción en serie y la especialización del trabajo obrero, y el Fordismo basado en la cadena de montaje, realizando una producción en masa permitiendo reducir costes y aumentar la producción. La Tercera Revolución Industrial o también llamada revolución científico-tecnológica nace a raíz de las tecnologías de la información y comunicación y un mayor uso de energías renovables. Se da el fenómeno de globalización y se empiezan a automatizar muchos más procesos. Podemos ubicar esta revolución a partir de 1920 tras la Primera Guerra Mundial. Esta última revolución nos da paso a la revolución que estamos viviendo hoy en día, la industria 4.0 o Cuarta Revolución Industrial, que se centra en la transformación digital de la industria, yo diría que es la revolución de las revoluciones ya que a partir de la industria 4.0 se van a desarrollar infinidad de aplicaciones al término 4.0. Este concepto surge por primera vez en Alemania y a diferencia de las demás es algo a lo que debemos aspirar y conseguir. Consiste principalmente en una industria conectada donde predomina la tecnología de la información, el Internet de las Cosas, manejo de datos masivos, robótica, todo ello para conseguir una industria inteligente, en el que el traspaso de información entre máquinas y/o personas sea rápido y eficaz y de esta manera ofrecer productos y servicios cada vez mejores. Figura 1-1. – Desarrollo de la industria 3 3 El Automóvil 4.0 1.2 Término 4.0 La industria está destinada a una transformación digital que afectará a todas las empresas, quien esté fuera de este nuevo modelo, difícil lo tendrá para subsistir, por tanto, todas van a tener la necesidad de adaptarse hacia un modelo en el que los medios productivos, cadenas de suministro, canales de distribución y atención sean digitales. En definitiva, convertirse en industrias inteligentes y conectadas. A partir de la cuarta revolucion industrial, el término 4.0 se le añade a todo lo que está conectado, industria 4.0 o industria conectada, coche 4.0 o coche conectado, crimen 4.0 o cibercrimen, logística 4.0 o logística inteligente y así con los nuevos procesos o inventos que se van añadiendo a la lista 4.0. Para esta transformación a lo conectado es indispensable unos habilitadores digitales para que el término 4.0 sea una realidad, estas tecnologías habilitadoras permiten poner en relación el mundo físico con el digital mediante sistemas de captación de información, tratamientos de datos y la aplicación de inteligencia a esos datos. 1.2.1 Internet of Things El término Internet de las cosas fue usado por primera vez por Kevin Ashton en 1999 en el contexto de la gestión de la cadena de suministro. Internet ha evolucionado rápidamente y esto ha permitido que se desarrolle el Internet of Things o Internet de las Cosas (IoT). Podríamos decir que la forma tradicional de comunicación es de humano a humano (Human to Human, H2H), IoT revoluciona la forma de interactuar y comunicarnos con nuestro entorno, pues permite la interconexión digital de objetos cotidianos con internet y permite el intercambio automático de información con otros dispositivos o centros de control sin intervención humana. Desarrolla la comunicación humano-humano, H2H, humano-máquina y máquina – máquina (Machine to Machine, M2M) Figura 1-2.Dimensiones de la Comunicación en las TICS De esta manera se adiciona una nueva dimensión al mundo de las comunicaciones en las TIC, donde al conocido modelo de Internet: ‘en cualquier lugar, en cualquier momento y entre todos’ se ha adicionado la conectividad ‘entre cualquier cosa’. Con ello las conexiones se multiplican exponencialmente y crean una red con una Evolución de la Industria 4 dinámica completamente nueva. La idea es que virtualmente cada cosa existente en el mundo físico también puede convertirse en un elemento que está conectado a Internet. Es posible capturar gran cantidad de información facilitando la monitorización, creando experiencias únicas y oportunidades inéditas para personas, empresas y ciudades. Además, genera eficiencias operativas, gracias a la obtención de información en tiempo real sobre el estado de productos o servicios. Se consigue optimizar procesos asociados y mejorar la productividad. Permite la disrupción en los modelos de negocio, creando nuevas líneas de ingreso y fórmulas de consumo diferentes para los clientes. Se espera que se alcancen los 25.000 millones de dispositivos conectados en 2020. Un mercado con un impacto de grandes oportunidades de ingresos para los operadores de redes móviles que abarcan segmentos verticales como la salud, automoción, servicios públicos y electrónica de consumo. Un elemento clave para conseguir que los objetos interactúen con su entorno son los sensores, de los que hablaremos más adelante, gracias a la tecnología RFID y WSN estos sensores consiguen que los objetos puedan interactuar con su entorno, por lo que podemos afirmar que el nacimiento del IoT está estrechamente ligado a la existencia de dichas tecnologías. La tecnología RFID (Radio Frequency Identification), identificación por radiofrecuencia, es un gran avance en la comunicación inalámbrica de datos. La etiqueta RFID es un pequeño dispositivo compuesto por un microchip y una antena que contienen datos. Su uso hasta ahora es principalmente en cadenas de suministro. La tecnología WSN (Wireless Sensor Network) se usa para monitorizar condiciones físicas o ambientales, como temperatura, presión etc, e intercambiar datos. Se aplica en campos industriales para monitorización y control de procesos. Figura 1-3 Convergencia de tecnologías RFID y WSN Gracias a la unión de estas dos tecnologías, IoT es una potente aplicación factible y abordable hoy en día. 5 5 El Automóvil 4.0 1.2.2 Datos Masivos En los apartados anteriores, hemos visto dispositivos con los que se obtienen datos, el siguiente paso es cómo analizar esos datos. En el año 2010 el término Big Data era prácticamente desconocido. A mediados de 2011 se convertía en una palabra que aparecía con frecuencia entre las últimas tendencias. Ahora se ha convertido en toda un área de interés enorme para las empresas, generando un mercado profesional emergente, que es el de los científicos de datos, un perfil con conocimientos matemáticos, estadísticos y de programación, que abre nuevas líneas de investigación. Pero ¿tiene utilidad el procesamiento de datos masivos? La respuesta, es sí. Imaginemos cómo elegir el mejor lugar para abrir una nueva tienda, los intereses de los clientes, sus consultas diarias, optimizar un proceso, mejorar la producción, todo esto es posible hacerlo de manera efectiva gracias al Big Data. En el mundo digital todo deja un rastro de datos, y ahora todos tenemos varios dispositivos conectados generando datos al momento tales como nuestra posición, uso de nuestra tarjeta, los establecimientos que más visitamos, por no hablar que cada minuto se producen 900.000 accesos a Facebook y se suben 46.200 posts a Instagram, cada 24 horas, los miles de millones de dispositivos y seres humanos conectados a Internet generan 2,5 millones de Terabytes de información, según IBM. El análisis de esta gran cantidad de datos, el Big Data, es el poder del mundo conectado, la empresa que tenga acceso a estos datos le permitirá crear nuevas líneas de negocio, optimizar y ganar eficiencia. El Big Data, se define por las conocidas cuatro V, volumen, cada hora se generan 2,5 millones de Terabytes (según IBM), velocidad, variedad, los datos proceden de fuentes muy diversas y desestructurados y veracidad, información en la que podemos confiar. Sin duda alguna la característica más relevante es la inteligencia, datos que realmente aporten valor y ayuden en la toma de decisiones, a esto se le llama Smart Data. Figura 1-4 El mercado Big data en el mundo Evolución de la Industria 6 En definitiva, un uso correcto de Big Data permite añadir valor a la empresa: - Mejorar la producción y la toma de decisiones. Gracias a los datos reportados de cada máquina de una fábrica. - Mejorar la relación y el contacto con el cliente, ya que se conocerán las preferencias de cada cliente. - Aumentar la competitividad de las industrias tradicionales, Big data se puede aplicar a cualquier campo. Y remarcamos ‘uso correcto’ porque al manejar gran cantidad de datos, los datos que interesan son los que aporten valor, en 2016 las compañías estadounidenses perdieron 3,1 billones de dólares debido al Bad Data, según IBM. Una parte de proyectos Big Data fracasan en España al iniciarse sin un objetivo claro, dice Raúl Galán CTO de Hocelot. Como conclusión el Big Data está en auge, pero se necesita de personal cualificado para ello, pues los riesgos repercuten en la reputación de la empresa, pérdida de oportunidades de negocio y por consecuencia una reducción de los riesgos. 1.2.3 Machine Learning Los humanos aprendemos de la experiencia y de los datos que nos han reportado esas experiencias, para que una máquina aprenda es necesario el Machine Learning, que es la rama del campo de la inteligencia artificial que busca como dotar a las máquinas de capacidad de aprendizaje, entendido este como la generalización del conocimiento a partir de un conjunto de experiencias. Una cosa es programar una máquina para que pueda moverse y otra muy diferente es programarla para que aprenda a moverse, al igual que no es lo mismo programar qué elementos forman una cara que automáticamente aprender qué es una cara. El machine learning aprende de diferentes técnicas como los árboles de decisión, modelos de regresión, modelos de clasificación, técnicas de clusterización entre otras, sin embargo, la que más fama tiene son las redes neuronales ya que son capaces de aprender de forma jerarquizada, la información se aprende por niveles. No existe un límite para dichos niveles por lo que el algoritmo va incorporando más y más capas convirtiéndose en un algoritmo cada vez más complejo, esto es lo que se conoce como algoritmos de Deep Learning (Aprendizaje Profundo). Por ejemplo, los coches autónomos reconocerán bicicletas y serán cuidadosos con los ciclistas, si un coche autónomo circula y se encuentra con el coche de la figura 1-5, hay que decirle que esa bicicleta no hay que tratarla como las demás, y una vez que aprenda esto lo volverá a aplicar en situaciones semejantes. Todas estas tecnologías tienen gran relevancia en el desarrollo de nuestro tema principal pues son tecnologías aplicadas al automóvil 4.0. Con el IoT, los datos estarán en una nube, con Big Data se procesarán dichos datos y con machine learning el coche podrá aprender de cada situación que se pueda dar en la conducción. Figura 1-5 Bicleta en soporte 7 7 El Automóvil 4.0 1.2.4 Edge Computing El Edge Computing, traducido al español, computación en el borde o en el extremo, es otro de los términos tecnológicos de moda. El Edge Computing permite que el procesamiento de los datos recogidos por sensores o dispositivos inteligentes se lleven a cabo cerca del origen donde han sido creado estos datos, en lugar del pensamiento tradicional de enviar los datos a centros de procesamiento de datos, algo que hasta ahora funcionaba pero dado el crecimiento masivo de dispositivos conectados, es necesario un procesamiento eficiente con la menor latencia posible entre la captación de los datos y su procesamiento final en la nube, es decir, favorecer la descentralización de los datos. De esta manera, se ahorra el tiempo que supone el viaje de ida y vuelta de los datos, esto no significa que la nube vaya a desaparecer, simplemente se transformará. Aparte de esta ventaja, los expertos apuntan a una reducción del tráfico y de los costes de transmisión, mejora en la seguridad y privacidad y menor tasa de problemas por falta de cobertura. Este tipo de computación permite analizar la información en tiempo real, una necesidad básica en muchos sectores, como industria, telecomunicaciones, salud, gestión del tráfico y en lo que a este trabajo respecta la conducción autónoma y coches conectados, por la gran cantidad de información que el vehículo recogerá de si mismo y del entorno, según Intel, 4 TB por día de conducción, por este motivo se argumenta que no es seguro enviarlos a la nube. Edge Computing está en pleno crecimiento y las previsiones apuntan a que crecerá más de un 30 por ciento entre 2018 y 2022 según TrendForce. 1.2.5 Ciberseguridad La seguridad es una necesidad básica, aparece en la famosa pirámide de necesidades del psicólogo Maslow, aparece justo después de necesidades vitales como beber, comer y calentarse. El modelo de Maslow tiene más de 70 años, pero la necesidad de seguridad sigue siendo un aspecto central que cobra cada vez mayor importancia, especialmente en un mundo globalizado, caracterizado por la digitalización y cambios abruptos. Los beneficios de la transformación digital son obvios, sin embargo, la cara B de esta nueva era, ha creado nuevos riesgos ligados a las nuevas tecnologías, principalmente en materia de seguridad. La ciberdelincuencia ha experimentado un crecimiento durante los últimos años, como consecuencia de un mayor uso por parte de la sociedad de todas las nuevas formas de conectividad tecnológica. El crecimiento de ciberataques tiene tres principales razones que lo distinguen de la delincuencia habitual: - Bajo coste - Ubicuidad y fácil ejecución - Efectividad e impacto - Riesgo reducido para el atacante Evolución del Automóvil 14 SEGUNDA FASE: MAYO 2014 – MAYO 2026 • AEBS con VRU detection: Dispositivo de frenada de emergencia autónoma para proteger a los peatones y ciclistas. • Zona de impacto frontal ampliada: Mejorar la zona delantera para casos de colisión. TERCERA FASE: NOVIEMBRE 2015 – NOVIEMBRE 2028 • Visión directa: Con el objetivo de eliminar los ángulos muertos. • EDR (Event Data Recorder): Una de las medidas estrella, pero su vez con más polémica, consiste en la implantación registradores de datos, como si fuera una caja negra para aclarar accidentes y otro tipo de siniestros. Figura 2-3 Dispositivos Obligatorios a partir del 2022 Todos estos avances nos acercan a nuestro tema principal, el vehículo 4.0. 15 15 El Automóvil 4.0 2.3 Término Automóvil 4.0 Llegados a este punto tenemos una idea general del concepto 4.0 y de lo que es un automóvil, pues bien, si juntamos los dos términos, llegamos a la definición del automóvil 4.0, que no es más que el coche conectado, que gracias a las nuevas tecnologías permitirá intercambiar información con otros vehículos (M2M) y con las personas (M2P) gracias a la conectividad. ¿Es el automóvil 4.0 un coche automatizado o autónomo? ¿A qué nos referimos cuando hablamos del coche del futuro? ¿qué elementos dispone un coche conectado? Introduzcamos estos conceptos similares pero distintos, para intentar llegar a una conclusión. 2.3.1 Conduccion asistidad VS Autónoma La conducción asistida no es lo mismo que la conducción autónoma, la conducción autónoma se nutre de toda la tecnología aplicada a la asistencia del conductor, es importante recalcar hoy en día que son conceptos diferentes, aunque relacionados. Aunque el término coche autónomo nos pueda resultar relativamente nuevo, lo cierto es que este concepto se usó por primera vez en 1939 en la Exposición Universal de Nueva York. En los años 80 se desarrolló la idea por Ernst Dickmanns controlando el vehículo por una cámara que procesaba las imágenes, al mismo tiempo, la agencia DARPA, del Departamento de Defensa de Estados Unidos, creó el primer vehículo que funcionaba con radar laser y visión computarizada. El término, asistente al conductor sí que es nuevo. La conducción asistida engloba a todos los sistemas de ayuda al conductor, es decir, avisan al conductor de lo que ocurre en el entorno para que éste tome una decisión, o en su defecto intentan mitigar acciones erróneas. Existen sistemas más complejos que otros, por ejemplo, el control de crucero ayuda al conductor a mantener una velocidad constante, los asistentes de aparcamiento emiten pitidos si hay objetos alrededor, o la frenada de emergencia si se cruza algún peatón o animal y el vehículo circula a menos de 50 km/h. Si intentamos juntar toda la información que puede llegar a recibir un asistente de conducción ¿tendría suficiente información el vehículo como para obtener sus propias decisiones? Pues bien, en esto consiste la conducción autónoma, un vehículo circulando sin necesidad de la acción humana, tomando sus propias decisiones. Tal es la confusión hoy en día con estos términos que ha sido necesario que un organismo estadounidense llamado SAE (Society of Automotive Engineers) ha establecido unos niveles de conducción estandarizados. 2.3.1.1 Estándar SAEJ3016 – Niveles de Conducción En el pasado los niveles de conducción estaban establecidos por la NTHSA,(Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras, en EEUU) su clasificación se basaba en cuantas cosas era capaz de realizar el coche, por el contrario la SAE en lugar de atender a la capacidad del coche en sí mismo, atiende qué tipo de intervención tiene que tener el conductor en el coche. Esto se recoge en un documento llamado estándar SAEJ3016, su última actualización data de septiembre de 2016. Dicho documento es solo una guía de buenas prácticas para aclarar conceptos relativos a la conducción asistida y autónoma. Explica que hay tres actores primarios en la conducción: • El humano, conductor • El sistema de conducción autónoma • Otros sistemas y componentes Evolución del Automóvil 16 Los niveles están diferenciados por el papel que juegan dichos actores en los distintos aspectos de la conducción. Para clasificar cualquier vehículo, por un lado, se tienen en cuenta cuatro aspectos clave para decidir si se encarga la máquina o el humano. 1) Quién se encarga del movimiento: El movimiento puede ser longitudinal o lateral, en el primer caso consiste en frenar o acelerar, es decir, la capacidad para adaptar la velocidad, por ejemplo, la velocidad de crucero adaptativa. En el segundo caso trata de la dirección del vehículo, en detectar su posición respecto al carril en el que se encuentre. 2) Quién se encarga de la detección y respuesta ante objetos y eventualidades. Mediante sistemas que monitoricen el entorno. 3) Quién se encarga de actuar en caso de fallo. 4) Tener en cuenta las condiciones del funcionamiento del sistema de conducción automatizada. Por una parte, tenemos las condiciones de visibilidad ¿los sensores funcionan bajo cualquier circunstancia? Niebla, deterioro de la pintura de la carretera etc., y por otro lado tenemos las condiciones geográficas, el posicionamiento depende de la precisión y detalle de los mapas GPS, y no todos los lugares están de igual manera documentados. Se excluyen para la clasificación de un vehículo, porque se consideran seguridad activa: • Sistema frenado autónomo de emergencia • Asistente mantenimiento en el carril Por otro lado, también se tiene en cuenta los tipos de usuarios: • Conductor • Pasajero • Usuario de Respaldo: Es el conductor que a veces no es conductor, cuando está funcionando el sistema de control autónomo, pero tiene que estar preparado para reaccionar y tomar el mando en caso de fallo del sistema. • Dispacher (en inglés según el estándar): Novedad del estándar por tener en cuenta este tipo de usuario que es como un gestor, es un usuario pensado para flotas de taxis autónomos, donde el trabajador verifica en el aparcamiento de este tipo de vehículos que el taxi y el sistema funcionan correctamente y programa la ruta para recoger al cliente. Uniendo los tipos de usuario con los cuatro aspectos claves de la conducción, mencionados anteriormente, llegamos a los seis niveles de la conducción autónoma de la SAE. Se pretende clasificar cualquier vehículo por eso empieza desde cero. 17 17 El Automóvil 4.0 NIVELES DE CONDUCCIÓN • Nivel 0: No hay automatización de la conducción. El conductor hace todas las funciones de conducción, puede tener sistemas de alerta. Ejemplos: dentro de este nivel son los coches convencionales. • Nivel 1: Asistencia al conductor. El vehículo posee algún sistema de automatización de la conducción, o bien para el control longitudinal o el lateral, pero no ambos a la vez. El conductor sigue siendo conductor, tiene que estar atento ante un fallo del sistema o alguna eventualidad que el sistema no sea capaz de reconocer. Los vehículos con velocidad de crucero adaptativa entran en este nivel y los que cuentan con aparcamiento asistido que solo actúen en la dirección. • Nivel 2: Automatización parcial de la conducción. Ambos sistemas de control del movimiento, longitudinal y lateral están automatizados a la vez. Podríamos considerar este nivel como un piloto automático temporal para autopista, pero el conductor sigue siendo el conductor. Un ejemplo de vehículo puede se el Mercedes Benza clase E con DrivePilot. • Nivel 3: Automatización condicionada. En determinadas situaciones funciona de forma autónoma sin necesitar al conductor, aunque debe estar alerta. Parecido al nivel 2, pero el vehículo está capacitado de forma que pueda reconocer todo tipo de eventualidades. El conductor pasa a llamarse usuario de respaldo, y en caso de necesidad tendrá que intervenir, alertando el sistema con suficiente tiempo de reacción. • Nivel 4: Automatización Alta El sistema es capaz de controlar todo el movimiento, y posee una capacidad alta de respuesta ante eventualidades. Habría un segundo sistema de respaldo, en caso de fallo del primer sistema, que llevaría al coche a mitigar la situación. A partir de este nivel no sería necesario incluir volante o pedales en el interior del vehículo. No llega a ser totalmente autónomo pues hay limitaciones respecto a las condiciones de conducción, pero si se puede decir que el conductor es prescindible. Hoy en día no hay ningún coche de este nivel, pero si prototipos, como el famoso coche autónomo de Google y otros prototipos de diversas marcas. • Nivel 5: Automatización completa Es un coche autónomo al 100 por 100, capaz de conducir el solo en todo tipo de circunstancias y sin ningún tipo de limitación. Actualmente solo hay prototipos. Evolución del Automóvil 18 Figura 2-4 Niveles SAE 2.4 Vehículo Conectado y/o Autónomo ¿Es un vehículo autónomo, un vehículo conectado? Toda la terminología que rodea estos conceptos es confusa, porque se habla indistintamente con términos que realmente tienen diferencia entre sí y es importate entenderlos para evitar confusiones. Para esclarecer estos conceptos, podemos resumir tres principals términos: - Vehículo con conducción asistida - Vehículo conectado - Vehículo autónomo Ahora bien, estos términos no son aislados, cada término tiene otro con el que se puede combinar, es decir, un vehículo con conducción asistida puede estar conectado o no, al igual que uno autónomo no tiene por qué estar conectado, sin embargo es cierto, que cuando se habla de vehículo catalogados como nivel 5 se aspira a que además sean conectados. Un vehículo conectado se sobreentiende que es para asistir a la conducción a través de la conectividad. 19 19 El Automóvil 4.0 Evolución del Automóvil 20 3 TECNOLOGÍA AUTOMÓVIL 4.0 a tecnología juega un papel fundamental en cualquier avance de la sociedad y en el coche 4.0 es un factor clave. Numerosos inventos hoy en día se nutren de los últimos avances, por ejemplo, el avión, aunque hoy en día se necesitan pilotos en cabina, el ordenador del avión controla a este la mayor parte del tiempo. Si disponemos de tecnología para poner un avión en el aire con sistemas que ayudan al piloto ¿tenemos tecnología suficientemente desarrollada como para ver vehículos conectados o autónomos? En este capítulo vamos a analizar la conectividad, entendida como la capacidad de un dispositivo para ser conectado e interactuar con otros. El hardware, entendido como dispositivos físicos , en nuestro caso, los distintos sensores y placas. Y por último y no menos importante el software, que son los diferentes códigos y algoritmos creados por la Inteligencia Artificial. 3.1 Conectividad 5G El coche conectado como su propio nombre indica, necesita conectividad para interactuar con el entorno. Actualmente usamos el conocido 4G, sin embargo, la evolución de las redes de quinta generación conocida como 5G son las grandes impulsoras de un mundo conectado, por una sencilla razón la potencia y el alcance de esta tecnología. Si cada vez va a haber más dispositivos conectados, es necesario establecer una comunicación de calidad entre ellos, pues de nada sirve que el coche me avise con retardo de que un peatón va a cruzar. La primera generación de comunicaciones móviles surgió en 1970, su uso era exclusivo para voz y era analógica. El 2G en 1990 la telefonía pasó a ser digital y supuso una mejora sustancial en velocidad y transmisión de datos. Fue la llegada del 3G la que instauró internet en nuestros dispositivos móviles. El avance de 3G a 4G, en 2008, fue recibido calurosamente por la sociedad, implicaba mayor velocidad de navegación, es cierto, pero no suponía un cambio en la sociedad ni en la manera de comunicarnos ni en nuevas grandes invenciones, más allá de añadir el término Smart a cualquier dispositivo capaz de conectarse a Internet, todo iba a ser prácticamente igual pero más rápido. Sin embargo, la implantación de la red 5G, es mucho más que un avance tecnológico en las redes de telefonía, el 5G va a tener un efecto transversal sobre la economía y la sociedad. Las nuevas redes e infraestructuras proporcionarán una base para que el incremento de dispositivos conectados, los volúmenes de transferencia de datos y la capacidad de gestión de dichos datos sea posible en tiempo real. 5G es la base del desarrollo de la transformación digital que estamos viviendo ahora mismo, transformará los servicios e infraestructuras tecnológicas actuales, lo que generará nuevas oportunidades de negocio y mejorar los existentes. El 5G representa una revolución tecnológica que aparte de afectar a la telefonía móvil, cambiará el uso, L “Se ha vuelto terriblemente obvio que nuestra tecnología ha superado nuestra humanidad”. - Albert Einstein- Tecnología Automóvil 4.0 22 desarrollo y la interacción con otras tecnologías como IoT, Big data o la robótica, a la vez que plantea nuevos casos de uso y soluciones. En líneas generales 5G nos va a permitir: - Transformación tecnológica de servicios e infraestructuras - Generación de nuevas oportunidades económicas y sociales - Mejora de la calidad de vida de las personas La tecnología va a tener un impacto social, el 5G va a cambiar nuestra manera de relacionarnos con el entorno, en el futuro veremos una integración de las personas con la tecnología muy natural. El tan ansiado 5G es una evolución del 4G con mejoras sustanciales: • Banda ancha móvil de muy alta velocidad y capacidad: Supone velocidades en movilidad superiores a 100 Mbit/s con picos de 1 Gbit/s, (una capacidad de red del orden de 100 veces la que tenemos hoy) lo que permitirá por ejemplo ofrecer contenidos en ultra alta definición o experiencias de realidad virtual • Comunicaciones ultra fiables y de baja latencia: En torno a 1 milisegundo (ms) frente a 20‐30 ms propios de las redes 4G. Esta condición podría hacerlas apropiadas para aplicaciones que tienen requerimientos específicos en este ámbito, como el vehículo conectado o el vehículo autónomo, servicios de telemedicina, sistemas de seguridad y control en tiempo real y otros como la fabricación inteligente. • Comunicaciones masivas tipo máquina a máquina (M2M). Se incrementará la capacidad para gestionar gran cantidad de conexiones simultáneas, lo que permitirá entre otras cosas, el despliegue masivo de sensores, el Internet de las cosas (Internet of Things, IoT) y el crecimiento de los servicios de big data. La infraestructura resultante hará que el IoT sea escalable, con más de 20.800 millones de cosas conectadas, edificios, máquinas, electrodomésticos, carreteras, vehículos. El fabricante de chips Qualcom refleja muy bien la envergadura del 5G “el 4G sirvió para conectar a personas entre ellas, el 5G permitirá conectar personas con todo lo que nos rodea” El desarrollo de la tecnología 5G generará una actividad económica de 130.000 millones de euros al año y 2’5 millones de empleos en 2025. El objetivo es que todo esté conectado mediante 5G, el impacto es de tal envergadura debido a los numerosos usos que se le puede dar, según el Plan Nacional 5G, son: • Transformación digital de la producción: Internet de las Cosas, con el soporte de 5G, va a ser una pieza fundamental para optimizar los procesos de fabricación de las empresas, mediante la monitorización y adquisición de datos remota y el control remoto de robots, cadenas de producción, o el uso de la tecnología de impresión 3D. Otros factores que van a contribuir a la optimización de los procesos productivos son la conectividad global entre centros de producción, así como con clientes y suministradores, y una mejora de la distribución y logística. 23 El Automóvil 4.0 • Transporte Inteligente. El coche conectado es un gran beneficario de las redes 5G, pues aumentará la seguridad en carretera y fomentará la conducción automatizada, permitiendo obtener datos del entorno en tiempo real. 5G afectará también a las infraestructuras de la conducción, permitiendo una gestión eficiente del tráfico, y del transporte público, mejorando la movilidad. Pudiendo trasladar estas mejoras de gestión a puertos y aeropuertos. Permitirá desarrollar una logística inteligente, ayudando a la toma de decisión de las rutas más eficientes según el día o los acontecimientos que puedan surgir durante la conducción. Gestionar el incremento de tráfico esperado en movilidad (se estima que se multiplicará por 8 en los próximos 5 años) • Territorios inteligentes: Al permitir una conectividad global y con prestaciones mejoradas, se gestionarán mejor todas las infraestructuras urbanas, desarrollando el concepto Smart City. Permitiendo un uso eficiente de los recursos. • Agricultura y ganadería inteligente y de precisión: Sensores y procesadores con conectividad 5G en los campos de cultivo como en la maquinaria, optimizará los cuidados de los cultivos, perimitiendo controlar las necesidades reales, midiendo humedad, detectando plagas. También se aplica a la ganadería. Las aplicaciones del tipo Smart Home y dispositivos wereables no considero mencionarlos en esta parte, aunque son de las apliaciones IoT más populares se pueden aplicar perfectamente al 4G, no generán datos masivos con los que trabajar, aunque de todas maneras forman parte de la comunicación que 5G quiere conseguir. Tecnología Automóvil 4.0 30 3.1.4.3 Aspecto Económico Uno de los aspectos más relevantes en la rentabilidad del 5G y el coste de su implantación. Es dificil entender como una red con tantas aplicaciones y casos de uso, se cuestione su rentabilidad. Este tema preocupa a las operadoras de telefonía móvil, aunque cada tecnología abre nuevas oportunidades en el mercado, lo cierto es que cuando se lanzó el 4G en 2008, los ingresos no fueron los esperados. Ahora mismo con la tecnología 5G en pruebas y su supuesto lanzamiento en unos meses, es importante plantearse acerca de la estrategia de inversión y las ganancias que puedan generar. Federico Ruiz, director del Observatorio Nacional 5G comentaba al respecto: “Por una parte para ver la banda ancha 5G temenos que dar los primeros pases en el despliegue de redes, tener en marcha todas las antenas y la infraestrucutura que está por detrás, para eso los operadores van a tener que hacer esas inversions y diseñar unos planes y tarifas con las que podrán rentabilizar las inversions y tenemos que encontrar las aplicaciones que nos van a llamar la atención lo bastante como para pagar la tarifa que nos van a pedir” En un artículo publicado por McKinsey, argumentan que los operadores podrían adoptar un enfoque evolutivo para la inversión en infraestructura, evolucionando y adaptando primero las redes 4G. Cuando estas actualizaciones ya no sean suficientes para soportar el aumento del tráfico ya se pasaría la instalación de lo que se conoce como Small Cells. Figura 3-4 Small Cell Estas Smart Cells son pequeñas antenas colocadas por todo el mobiliario urbano, pronto nos familiarizaremos con ellas ya que el espectro reservado para 5G permite señales de alta frecuencia quee establecen una comunicación ultra rápida de datos, sin embargo, el alcance es mucho más corto y no pueden penetrar facilmente en los edificios. Esto se traduce en un despliegue económico de gran envergadura para colocar miles de Smart Cells por la ciudad. Aparte estas antenas tienen que estar conectadas con fibra, alimentadas con electricidad y dotarlas de protección antivandalismo. En un artículo acerca de la incertidumbre del 5G, Ignacio Castillo, redactor del diario Expansión, alega que podría producirse un nuevo modelo de las operadoras para instalar solo una vez esas Smart Cells y hacer de la compartición de redes una realidad. Cellnex, principal operado neutro de infraestructuras defiende este modelo, según sus previsions será necesario el despliegue de entre 200.000 y 5000.000 small cells en Europa hasta 2020, y en España entre 30.000 y 70.000, una cifra que podría ser mayor por el aumento de los servicios móviles. Por otro lado, Gartner asegura que en 2020 los ingresos relativos a las infraestructuras 5G en todo el mundo alcanzarán los 4200 millones de dólares, un aumento del 89 por ciento de los ingresos del 2019 de 2200 millones. 31 El Automóvil 4.0 3.2 Sensórica y Componentes La conducción está experimentando grandes avances hacia la autonomía total. Desde hace años existen los llamados, sistemas de asistencia al conductor como por ejemplo el control de cucero adaptativo. Estos sistemas se nutren de numerosos sensores cuya finalidad es hacer más sencilla y segura la conducción. La función de un sensor es captar información, física o química, filtrarla y convertirla en datos electrónicos que se envían a la centralita. Hoy día la gran mayoría de coches que se comercializan tienen alguna tecnología de asistencia a la conducción, ya sea para aparcar, mantenernos en el carril, velocidad adaptativa, todo esto se consigue a base de sensores que los podemos distingur según su función en: • Sensor destinado a tareas de mando y regulación, como el ABS • Sensores con fines de seguridad sistemas antirrobo • Sensores para la vigilancia del estado del vehículo como la presión de neumáticos Es muy importante que los sensores puedan resistir condiciones adversas para no transmitir información errónea. En este apartado, nos vamos a centrar en los sensores necesarios para crear una conducción asistida y autónoma. Para ello se necesita un conjunto de dispositivos tales como, cámaras ópticas, señales radar, sensores de ultrasonidos y LiDAR. La unión de toda la información recogida por dichos dispositivos produce un modelo que permite al coche reconocer y evaluar el entorno creando una conducción más segura. La monitorización de sensores se ejecuta en tiempo real y los datos analizados por el ADC (controlador de conducción autónoma) que tomas las decisiones y envía las órdenes a los actuadores del vehículo. Veamos a continuación la equipación de un vehículo para dotarlo con características automatizadas y/o autónomas. Figura 3-5 Sensórica Tecnología Automóvil 4.0 32 • LiDAR Sin duda alguna para lograr la esperada conducción autónoma, los sensores de los que disponen el parque automovilístico actual no son suficientes, ninguno ofrece una monitorización total del entorno que rodea al vehículo, existen ángulos muertos por cubrir y demasiados eventos a los que prestar atención al mismo tiempo. La tecnología clave en el desarrollo del vehículo 4.0 es la tecnología LIDAR, calificada en el sector como el sensor del coche autónomo, aunque ya se había inventado dicha tecnología allá por el 1960. LiDAR (Light Detection And Ranging), detección y localización de imágenes por láser. En general LiDAR tiene aplicaciones en geología, sismología y física de la atmósfera. Actualmente con el auge de los vehículos autónomos, se investiga su uso en el sector de la automoción. Funciona mediante la emisión de señales rápidas de láser, las señales rebotan en los obstáculos y el sensor es capaz de calcular el tiempo que tarda cada señal en volver, de esta manera el procesador obtiene una nube de puntos con la que puede crear imágenes tridimensionales en tiempo real y en la cual los objetos se desplazan, para cada punto es posible conocer su posición y la distancia que separa el LiDAR de el. Además, se puede identificar el tamaño del objeto, permite monitorizar todo lo que sucede alrededor en 360º con alta precisión. Esto ayuda a preveer situcionaes de riesgo, detectar moviemientos de otros vehículos u objetos en el entorno. Existen varios tipos de LiDAR, por un lado, los fijos colocados en la zona alta del parabrisas, por delante del espejo retrovisor, consisten en una unidad con lentes para le misión de los haces láser y una lente para la captación de los haces reflejados. Es común combinarlos con cámaras de vídeos, para detectar peatones o señales de tráfico, su principal uso es para aplicaciones cuando el vehículo circula a baja velocidad, como sistemas de frenado de emergencia y sistemas para proteger al peatón. Este sistema lo usa el Volvo City Safety Road como podemos ver en la figura 3-6, en la que se muestra una unidad de sensores parabrisas, a la izquierda las lentes emisoras de haces láser y la lente receptora infrarroja del LiDAR, en el centro hay una cámara de reconocimiento de carril y peatones, que incluyen filamentos térmicos para desempañado y deshielo, y a la derecha hay un sensor de luz y lluvia para encendido automático de faros y limpiaparabrisas. Por otro lado, cuando hablamos de LiDAR, lo más usual es un dispositivo colocado en el techo del coche que gira 360 grados sobre sí mismo par cubrir todo el entorno, es el LíDAR que se usa en topografía adaptado para el automóvil y es el más grande, esta especie de seta es el modelo HDL-64E y es el LiDAR más grande que existe. La lente emite 64 rayos láser y gira sobre sí mismo 360 grados de manera permanente, a 900 vueltas por minuto, para monitorizar todo el entorno del coche, con hasta 2,2 millones de puntos por segundo. Tiene un alcance de 50 metros para el pavimento y de 120 metros para vehículos, peatones y árboles. Con una unidad en principio es suficiente. Este modelo es también el más caro, con un precio alrededor de los 75.000 dólares. Figura 3-6 Parabrisas con LiDAR 33 El Automóvil 4.0 Figura 3-7 Vehículo con LiDAR El principal fabricante de estos dispositivos es Velodyne que ha desarrollado otros modelos de menor tamaño y precio, por ejemplo, el modelo HDL-32E usado en el Ford Mondeo autónomo, en el que se disponen de cuatro unidades, cada uno emite 32 rayos láser, giran también sobre sí mismos 360 grados a 600 vueltas por minuto, con hasta 0,7 millones de puntos por segundo. El alcance es de hasta 80 a 100 metros para vehículos, peatones y árboles. Con los cuatro se procesan en total más de 2,5 millones de puntos. El modelo más económico y compacto es el VLP-16, con 3 variantes, Puck, Puck Lite, y Puck Hi-Res. Emite 16 rayos láser, gira 360 grados, cubre hasta 0,3 millones de puntos por segundo y llega hasta 100 metros de alcance. Su precio es de 8000 dólares aproximadamente. Figura 3-8 Distintos Modelos LiDAR La mayoría de los fabricantes de coches autónomos apuestan por esta tecnología por su grado de precisión y su capacidad de crear objetos tridimensionales. Sin embargo, presenta ciertas limitaciones como el rango de alcance que hemos visto anteriormente en los modelos más famosos, para ello compañías como Volvo y Luminar estudian otras alternativas para ampliar el rango. Otra limitación del LiDAR es su fallo de precisión ante condiciones climáticas adversas como lluvia, nieve o niebla, la luz refleja de forma extraña y devuelve métricas erróneas. El principal problema o reto para afrontar de esta tecnología es su coste, la compañía alemana Bosch dice al respecto “aunque la mayoría de los fabricantes de coches saben que el LiDAR es un sensor fundamental para la conducción automatizada, se sabe que su coste no se va a optimizar en la próxima generación, hoy por hoy, no hay ningún sensor LiDAR seguro y fiable que pueda producirse en grandes volúmenes a costes razonables”. Tecnología Automóvil 4.0 34 Otro polémico aspecto alrededor de esta tecnología, la puntualizaba en 2015 el experto en seguridad Jonathan Petit, que asegura que LiDAR, no es seguro para la conducción autónoma. Lo ha demostrado logrando engañar al dispositivo con un puntero láser y un generador de pulsos que dice poder sustituirse por una Rasperry Pi o un Arduino, además al alcance de cualquier bolsillo, alterar estos datos cuesta alrededor de unos 55 €. Es potencialmente peligroso las consecuencias de estos actos, ya que pueden hacer creer al automóvil que una pared, otro coche o persona está a su lado, obligándole a reducir la velocidad. Incluso es posible enviar señales falsas al LiDAR y que el coche se detenga por temor a chocarse con los supuestos pero falsos obstáculos. Ademas Petit fue capaz de imitar los pulsos láser del LiDAR, por lo que podría hacer copias de estos pulsos, moverlos y confundir al LiDAR. Por todas estas razones y principalmente por el coste, se barajan alterativas al LiDAR. No todos los fabricantes apuestan por el LiDAR, Tesla ha decidido por el momento no incorporarlo en sus coches y usar radares junto con cámaras de vídeo y sensores ultrasónicos. Entre las alternativas disruptivas, AEVA, opta por un haz láser continuo con más alcance y precisión, incluso en condiciones atmosféricas adversas, y a menor coste que el LiDAR. Otra propuesta por parte de AdaSky es usar cámaras térmicas para detectar personas, coches y objetos, la ventaja es su campo de visión y el reducido espacio que ocupa, pero se duda de su precisión ante objetos que no desprendan calor. A pesar todo, el mercado de LiDAR está ahora en plena ebullición, un estudio de MarkesandMarkets recoge que el mercado asociado a este sensor facturó 677,5 millones de dólares en 2017, con la previsión de alcanzar los 1809 millones en 2023. • SENSOR RADAR Los sensores tipo RADAR (Radio Detection and Ranging), funcionan de manera muy parecida la tecnología LiDAR, con la única diferencia que utiliza ondas de radio en lugar de láser. La antena hace funciones de receptor radar y transmisor. Su principal ventaja es que pueden trabajar con distancias más largas, ya que las ondas de radio presentan menos absorción que las ondas de luz cuando entran en contacto con objetos. Además, RADAR funciona perfectamente ante condiciones climáticas adversas, aunque por el contrario al LiDAR es menos angular y pierde visión del vehículo objetivo en las curvas. Otro punto en contra del RADAR es que puede proporcionar información errónea si hay objetos muy cerca unos de otros, por ejemplo, considerar dos coches pequeños como uno grande. Podemos comprobar en la figura 3-9 su precisión menor respecto al LiDAR. Los radares operan en frecuencias reservadas, por lo que, en términos de seguridad, son menos vulnerables que la tecnología mencionada anteriormente. 35 El Automóvil 4.0 Figura 3-9 Comparativa LiDAR y RADAR • Sensor de vídeo: Tiene un rango de medición 3D de más de 50 metros y proporciona información sobre el entorno en un rango mayor. Donde no hay marcas viales, puede determinar de manera fiable si el borde de una calzada es transitable o no, así como llegar a reconocer a personas parcialmente oscurecidas. Apoyan y complementan al resto de componentes. Se montan en las cámaras esteroscópicas, conocidas como estereo, colocadas normalmente en los faros delanteros y en el parabrisas, son dos lentes para detectar imágenes en el espacio. • Cámaras Ópticas: El funcionamiento consiste en que cuando la luz incide sobre el sensor, se crean unas señales electrónicas para ser procesadas por un software. Tienen un alcance entre 50 y 500 metros y sirven para reconocer objetos o personas, su precisión permitie distinguir entre animal, humano u objeto para estudiar y darle la importancia a cada unos de ellos. Como los casos anteriores se colocan en el parabrisas, aunque también pueden ser colocados en otros puntos. Toda la tecnología vista hasta ahora es la más llamativa y la que está en auge ahora mismo por el desarrollo del vehiculo autónomo, sin embargo, dado los costes, la mejor opción no es decantarse por una sola, sino dotar al coche de todas estas tecnologías para que entre ellas suplan las decadencias que existen en su conjunto. Tabla 2 - Ventajas y Desventajas Ventajas Desventajas LIDAR Precisión Elevado coste Creación de imágenes tridimensionales Vulnerables condiciones climáticas adversas Identifica tamaño objeto RADAR Rango alto de alcance Menos angular No vulnerables condiciones climaticas adversas Posibilidad confundir objetos muy cercanos Cámaras No vulnerables condiciones climáticas adversas Entiende lo que ha sido clasificado Económicas No soporta suciedad o niebla Tecnología Automóvil 4.0 36 • Sensores Ultrasónicos: Sirven para medir la distancia mediante el uso de ondas ultrasónicas, teniendo en cuenta el tiempo que existe entre la emisión y recepción de la señal. Los ecos son registrados por los sensores y analizados por una unidad central de control. Reconocen el entorno en un rango entre los 15 cm y los 6 metros y a bajas velocidades. Se colocan tanto en la parte delantera del vehículo como la trasera. Su principal uso es para la asistencia al aparcamiento, ayudando a ejecutar las maniobras necesarias o aparcamiento remoto, ayuda a tener una mejor visión del entorno y detectar cualquier objeto cercano, dispositivo de apoyo al frenado de emergencia. Numerosos coches disponen de este tipo de sensores hoy en día. • Controlador Conducción Autónoma: El vehículo contará con un ordenador que mediane un software de control y la inteligencia artificial, tomará las decisiones adecuadas, según la información que reciba gracias a toda la tecnología mencionada anteriormente. • ADAS (Advance Driver Assitance Systems): Existen muchos más sensores que los mencionados anteriormente, estos sensores los podemos clasificar como sensores de asistencia a la conducción cuyo conjunto se denomina ADAS, ya mencionamos algunos en el punto 2.2 . Su finalidad es garantizar la seguridad y confort en la conducción. Entre todo el conjunto que forma ADAS podemos encontrar; velocidad de crucero autónomo, advertencia de conducción incorrecta, detección cambio carril, sistemas anticolisión, supervisión del conductor, velocidad adaptativa, entre otros. 3.3 Empresas Tecnológicas de Automoción El potencial de mercado de la conducción autónoma es enorme, se estima según ITF que entre 2015 y 2030 la movilidad personal aumentará un 50 por cierto, por lo que, en los próximos 10 años, los analistas esperan que el mercado de hardware y software para este tipo de conducción alcance unos 60.000 millones de dólares según Roland Berger. Los expertos de la consultora Boston Consulting Group predicen que para 2035 las ventas relacionadas con la movilidad compartida alcanzarán casi 160.000 millones de dólares. Las compañías tecnológicas han descubierto en el sector del automóvil una nueva vía para obtener ingresos, por lo que fabricantes de antaño deben enfrentarse a nuevos competidores del sector tecnológico. Los sistemas electrónicos siguen siendo gran parte de las innovaciones y nuevas características de los vehículos. Con la llegada del vehículo conectado y autónomo la electrónica representa el 35 por ciento del coste de un vehículo, cuando hace 10 años, según Monfred Broy era del 20 por ciento. Un gran mercado en juego en el que las compañías empiezan la carrera por posicionarse para ser los 37 El Automóvil 4.0 elegidos por los fabricantes de automóviles para sus soluciones. • Bosch: La compañía alemana es líder en fabricación y venta de componentes para automóviles. En 2019 esperan generar ventas por valor de dos mil millones de euros con los sistemas de asistencia al conductor. Bosch crece por encima del mercado, estima que sus ventas de sensores radar y cámara de vídeo crezcan un 40 por ciento. Unos 4.000 ingenieros están trabajando para Bosch en soluciones de conducción automatizada, un millar más que hace un año. Es la compañía que más patentes ha registrado en los últimos siete años relacionadas con el vehículo autónomo. Está trabajando en una inteligencia artificial que denomina ‘el cerebro’ del coche autónomo, y que aunará radares, láser, cámaras, datos en la nube y un procesador el triple de potente que el cerebro humano. La compañía sigue dos vías de desarrollo, la primera se refiere a los sistemas de asistencia al conductor que permitirá niveles de automatización 2 y 3, con estos sistemas la compañía esperar recaudar en ventas en 2019 unos 2.000 millones de euros. La segunda vía es el desarrollo de la conducción automatizada sin conductor, niveles SAE entre 4 y 5 para principios de la próxima década. En España disponen de hasta 20 localizaciones. Entre su gran variedad de componentes propios, destacamos: - iBooster: Es un servofreno, se puede utilizar con cualquier tipo de propulsor y está especialmente pensado para vehículos eléctricos e híbridos. El accionamiento del pedal del freno es controlado por el sensor de desplazamiento del pedal incorporado y transmitido a la unidad de control. - Connected Horizon: Los vehículos automatizados se apoyan en la información del entorno, una información que va más allá de lo que los sensores pueden recoger. Por ejemplo, necesitan datos de tráfico en tiempo real sobre atascos e incidentes en las carreteras, esto solo se consigue conectando al vehículo a un servidor, en este caso Connected Horizon, el sistema permite una vista previa dinámica de la ruta y los ajustes para una buena estrategia de conducción. - HMI (Human Machine Interface) : La conducción automatizada cambiará la interfaz hombre-máquina, este sistema convierte a los coches en asistentes personales sobre cuatro ruedas. Proporciona información importante en el momento preciso y avisará sobre situaciones de riesgo. Cuenta con un control gestual que utiliza sensores ultrasónicos que producen resistencia cada vez que el conductor realiza un gesto en el área de grabación de la cámara, de este modo el control gestual es fácil de usar y evita distracciones. Bosch trabaja juntamente con Daimler para desarrollar un sistema de conducción totalmente automatizado, nivel 4/5 SAE que esté listo para principios de la próxima década. Entre otros proyectos, ya han lanzado entre las dos compañías la primera función de aparcamieto SAE nivel 4, totalmente autónoma y sin conductor, oficialmente aprobada para uso diario. Han probado su prototipo en el aparcamiento del museo Mercedes-Benz en Stuttgart. El objetivo es lanzar un sistema de conducción automatizado listo para su producción en serie. • Nvidia: Es una empresa multinacional especialiada en el desarrollo de procesamiento gráfico y tecnologías de circuitos integrados para estaciones de trabajo, ordenadores y dispositivos móviles. En el campo de la automoción Nvidia mediante su experiencia trabajando con Inteligencia Artificial y Deep Learning, ofrece distintas soluciones para la conducción autónoma, desde la recopilación de datos, entrenamiento de modelos y algoritmos, y pruebas de simulación. Para que el vehículo pueda razonar y tomar decisiones por sí solo el coche necesitará de una gran potencia de cálculo. Las soluciones de hardware y software de Nvida DRIVE, ofrecen rendimiento Tecnología Automóvil 4.0 38 líder para ayudar a los fabricantes de automóviles a crear la conducción autónoma. - DRIVE AutoPilot: Es el primer sistema de conducción automatiazada de nivel superior a 2 disponible en el mercado. Integra el NVIDIA Xavier y el software DRIVE, esto permite que los fabricantes puedan añadir características de conducción asistida avanzadas. La producción empezará en 2020. - NVIDIA DRIVE AGX: En término de hardware NVIDIA ha creado esta plataforma de procesamiento que constituirá el cerebro de los vehículos autónomos. Ofrece un procesamiento de alto rendimiento y bajo consumo para conseguir una conducción autónoma impulsada por IA. Se ha diseñado pensando en la seguridad e incorpora seis tipos distintos de procesadores para ejecutar algoritmos redundantes. - NVIDIA DRIVE : El software DRIVE ayuda tanto al vehículo como al conductor a mejorar su percepción del entorno y la respuesta a este. Además, incluye varias capas abiertas personalizables, con redes neuronales que mejoran la percepción del entorno y la supervisión del conductor. Dentro de esta categoría encontramos DRIVE IX, capaz de realizar reconocimiento fácil, seguimiento de los ojos, reconocer gestos, seguimiento de la posición de la cabeza y mirada. • Qualcomm Technologies: Compañía estadounidense que produce chips para móviles. Su implicación en el sector de la automoción se centra en ofrecer conectividad 5G, con los procesadores que ofrecen como Qualcomm Snapdragon, así los fabricantes de vehículos conectados tienen acceso a conexiones inalámbricas. Ofrecen chips para crear las comunicaciones V2X, como por ejemplo el ASIC Qualcomm 9150. • Ficosa: Es una empresa española, que ofrece soluciones en materia de seguridad, eficiencia y conectividad de alto valor tecnológico para los sectores de automoción y movilidad. Ficosa se centra en tres áreas de negocio, los sistemas de seguridad y el posicionamiento de alta precisión, la conectividad (en 2022 el 80% de los coches van a estar equipados con este tipo de desarrollos) y la electromovilidad. Ficosa cuenta con el apoyo de Panasonic, compañía que ha invertido gran capital en Ficosa, de este modo Ficosa para a ser una división de negocio de AIS Automotive Business de Panasonic. Según Javier Puyol el reto tecnológico que vive la actual transición del automóvil es enorme y requiere grandes inversiones, por esto resulta clave el apoyo de Panasonic para consolidar consolidar su proyecto industrial. Además, la compañía ha trabajado juntamente con Telefónica, la DGT y Seat para desarrollar casos de uso de la tecnología que ofrece IoT, aportando su unidad telemática, Telematic Control Unit (TCU). • Aptiv: La multinacional norteamericana Delphi Automotive, dedicada a la fabricación de componentes, sistemas mecánicos y electrónicos, se prepara para el desembarco del coche autónomo, para ello ha creado la filial Aptiv con el fin de especializarse en conducción autónoma con el objetivo de reducir el costo de toda la tecnología que engloba. • Intel: En 2016 Intel anunció una reestruturación de la compañía para no ser solo una compañía de ordenadores y adentrarse en el muno IoT. En 2017 adquiere Mobileye y empieza a crear tecnología de conducción asistida y autónoma, como sistemas ADAS. 39 El Automóvil 4.0 En nuestro país, ha colaborado con la DGT en un proyecto llamado Autonomous Ready Spain, que dotará a la ciudad de Barcelona con vehículos equipados con sistemas Mobileye 8 Connect, para recoplar información, crear mapas de alta definición con REM (Road Experience Managament) desarrollado por la compañía. Otras compañías tecnológicas como Samsung se unen a esta carrera por conquistar el sector de automoción, desarrollando algoritmos para la conducción, incluso otras como Google o Apple que veremos a continuación. En lo que a nuestro país respecta, la industria española de componentes de automoción es un sector que se defiende bastante bien pese a la reducción del número de matriculaciones. Es el tercer sector que más exporta, factura más de 30.000 millones de euros anules y se alcanzan los 364.00 empleos directos e indirectos. Solo en el primer cuatrimestre de 2019 se han exportado equipos y componentes por valor de 7355 millones de euros. En el siguiente gráfico se reflejan los buenos datos recogidos hasta 2018 por Sernauto, Asociación Española de Proveedores de Automoción. Figura 3-10 Datos Sector Automoción en España Presente Del Coche Conectado 46 Figura 4-4 Encuesta ESRA Otras distracciones graves al volante son fumar, lo que supone encender un cigarro mientras se conduce, tiempo durante el cual se recorren unos 113 metros a 110km/h. El sueño y la fatiga son también importantes factores de riesgo. Los accidentes más frecuentes derivados de estas distracciones son salidas de la vía, choque con el vehículo precedente o atropello. La sociedad tiene que concienciarse de todos los costes derivados de los accidentes de tráfico, en 2018 solo en España fueron necesarios 535 millones de euros en asistencia sanitaria según el informe Estamos Seguros de UNESPA. Bosch ha realizado un estudio en el que ha entrevistado a más de 12.500 conductores de diversos países para conocer la aceptación de la conducción autónoma y/o conectada y concluye que muchos conductores se sentirían aliviados en las tareas que más estrés suponen como aparcar o conducir en atascos. En el siguiente gráfico vemos como la asistencia al aparcamiento, barra vertical gris, es la función con mayor grado de aceptación, seguido de mantenimiento de carril, barra azul claro, y por último, aunque con poca diferencia un sistema de frenado de emergencia, barra azul oscuro. Aparte de una reducción de accidentes, la conducción asistida ayuda a que estemos más cómodos reduciendo los niveles de estrés, si además el viaje es autonómo, convertiríamos el tiempo de viaje en tiempo productivo para leer, hablar con los demás pasajeros, consultar el correo. 47 El Automóvil 4.0 Figura 4-5 Estudio de Bosch En este estudio similiar al de Bosch, con un grupo de estadounidenses en 2016 elaborado por investigadores del Massachusetts Institute of Technology y publicado por Statista, queda bien reflejado cómo los ciudadanos se decantan por la asistencia a la conducción y se muestran reacios a que normalmente el vehículo conduzca por sí solo. Figura 4-6 Encuesta MIT Con la tecnología ya incorporada en los nuevos vehículos, una mejora ya implantada es el servicio ecall. En España la DGT anunció que desde el 31 de marzo de 2018, todos los turismo y furgonetas de nueva homologación tienen que equipar de manera obligatoria este sistema, que se activa automáticamente en cuanto se liberan los airbags, realizando una llamada al 112 catalogada como máxima prioridad, también puede ser activada la llamada por los ocupantes del vehículo. Presente Del Coche Conectado 48 Gracias a la tecnología desarrollada, al operador le llegan todos los datos del vehículo y su localización, datos importantes para los servicios de emergencias. Según la consultora GMV, se estima que el eCall tiene el potencial de salvar 2.500 vidas al año en Europa. Gestión del Tráfico El parque móvil ya solo en España ha experimentado un notable aumento desde hace 40 años, por tanto, cada vez más las ciudades tienen menos espacio para abarcar tal cantidad de vehículos y aparcar es un ardua tarea. El coche autónomo planteará seriamente si realmente le merece la pena a los ciudadanos tener un coche en propiedad o apostar por un uso colectivo. Y es que el 97 por ciento del tiempo de un vehículo propio en la mayoría de los casos permanece sin usar, unido al amplio abanico de gastos que hay que hacer frente, ya no solo del coste del vehículo al adquirirlo, sino gastos en combustibles, mantenimiento, ITV, lavados, seguro, el modelo que se plantea generar en las ciudades con el coche autónomo no es ninguna tontería. Ahora bien, existe una gran diferencia según la zona donde vivamos para tomar una decisión sobre la propiedad del coche ¿merece la pena si solo nos desplazamos por la ciudad? En entornos urbanos se estima que uno se mueve al año unos 5000 kilómetros que suponen aproximadamente un gasto de 2400 euros, cantidad suficiente para desplazarnos un año en transporte público y para varios usos de taxi. Tomando de referencia los servicios de Car-sharing en Madrid, Car2Go por ejemplo donde el minuto de servicio sale aproximadamente a 0’25 céntimos, con el dinero ahorrado durante un año sin coche disponemos de 9600 minutos en Car2Go que según la velocidad que tomemos nos permitirá un determinado número de kilómetros al año bastante atractivo. Un modelo factible a día de hoy en zonas urbanas, pero lejos de la realidad de zonas alejadas de núcleos urbanos, donde tener un coche en propiedad es casi obligatorio para ir a trabajar. Si los nuevos servicios de movilidad consiguen alcanzar un amplio rango de localidades impactaría en un mayor número de personas. En cuánto al tráfico, combinando toda la tecnología disponible, 5G, IoT, vehículo conectado, los vehículos se comunicarán con otros vehículos y con el entorno urbano, siendo capaces incluso de preveer situaciones problemáticas, usarán datos de tráfico en tiempo real que les permitirán tomar decisiones y adaptar su velocidad a la situación percibida. Existen dos vertientes en cuanto a la mejora de gestión del tráfico se refiere. Los defensores del coche conectado o autonómo manifiestan las mejoras del uso que estos dispositivos aportan al tráfico. - Reducción de atascos fantasmas: Son atascos que no tienen una causa de peso para que se congestione una zona, ocurre simplemente porque los conductores no van a una velocidad constante y esto hace que existan zonas donde se avanza más rápido que en otras, y de lugar a un embotellamiento. Se ha experimentado el impacto de un solo coche automatizado en una investigación realizada por 49 El Automóvil 4.0 la Universidad de Illinois en la que se demuestra que si un coche autónomo o automatizado mantiene constante su velocidad, provoca que los demás vehículos mantengan su velocidad en el 50 por ciento de los casos. Los coches suelen frenar de media unas nueve veces por kilómetro y en el experimento se redujo de 2’5 a 0. - Ahorro de combustible, de hasta un 40 por ciento al no ser necesario ni frenar ni acelerar de forma brusca. En otro estudio realizado por Eugene Vinitsky, investigador de inteligencia artificial en la Universidad de California, también defiende la idea que con unos cuantos coches autónomos el impacto en las carreteras sería notable. El estudio consta de simulaciones en varios escenarios. En una intersección en forma de ocho, se comparó como sería el tráfico con coches convencionales y como repercutía introducir uno conectado, los resultados fueron sorprendentes pues la media de circulación se duplicó. En la siguiente se puede apreciar a simple vista las diferencias de las simulacones, sin ningún AV (automated vehicle) cada coche guarda una distancia distinta y la intersección hace que sea neesario frenar lo que conlleva un embotellamiento, sin embargo, en el caso de 1 AV y 14 AV, todos guardan la misma distancia y consiguen que la interesección sea influida. Algo similiar ocurrió al estudiar las incorporaciones a autopistas. Para mayor comprensión, las simulaciones están disponibles en el vídeo llamado AI trained to control traffic. Figura 4-7 Captura Simulación Audi lleva a cabo el proyecto Hora 25 – Tráfico, en el que realiza simulaciones de tráfico en la ciudad de Ingolstadt, en el que también confirman la reducción de tiempo que estaríamos atascados en carretera, pero recalcan que para que hubiese una mejora sustancial sería necesario un 40 por ciento de coches autónomos. Según la Dirección General de Movilidad y Transporte de la Comisión Europea, en 2017, los españoles pasaron de media 25’6 horas atascados en carretera, los conductores de Reindo Unido encabezan el ranking con 45’73 horas, unas cifras que desglosadas por ciudades son mucho más impactantes. En 2018, los conductores de Londres perdieron 227 horas y los de Madrid 129 horas. Para solucionar este problema los ingenieros John B Gallagher y Steve Hobson junto con su equipo, utilizando inteligencia artificial, proponen que sean los semáforos quienes se adapten al tráfico y no al contrario. Presente Del Coche Conectado 50 Los detractores de este nuevo tipo de movilidad alegan que el tráfico sería peor si no se regula la llegada de los coches autónomos, ya que habrá una mayor demanda de movilidad debido a los precios asequibles, esto lo recoge un estudio realizado por Transport and Enviroment en el que han participado Ecologistas en Acción. Podemos afirmar que sabemos qué mejoras y qué tipo de accidentes se reducirán, pero no sabemos a ciencia cierta que nuevos tipos de problemas pueden surgir. Medioambiental Una consecuencia inmediata de lo expuesto anteriormente es la reducción del impacto medioambiental, ya sea por la posible reducción de vehículos propios como por la eficiencia de los viajes. Si tenemos en cuenta que la idea del coche autonómo es que además sea eléctrico, más a favor aún para el medio ambiente. Según la Agencia Europea del Medio Ambiente, el humo de los coches representa el 13 por ciento de la contaminación ambiental. Retomando la idea del estudio de Transport and Enviroment en la que afirman que habrá una mayor demanda, habría que tener en cuenta como la sociedad acoge al coche conectado y/o autónomo. Para que este coche sea rentable interesa que este la mayor del tiempo circulando y si es de motor de combustión la idea ya no es tan atractiva para el medio ambiente. 4.4 Retos a afrontar Tecnológicos No cabe duda de que la tecnología está muy avanzada, pero no exenta de errores, ya ocurre en el mundo de la aviación que, aunque existan exahustivas pruebas de calidad y fiabilidad, pueden aparecer errores. En el sector de la automoción pasa lo mismo y la seguridad está en el punto mira. Es difícil recopilar todos los accidentes generados hasta ahora, por la polémica generada podemos recopilar los accidentes más sonados entre ellos el primer accidente con víctima mortal. - El 7 de mayo de 2016, fue el primer accidente con víctima mortal. Un Tesla Model S con Autopilot conectado, chocó con un camión, el camionero resultó ileso. En el documento del accidente, se recalca que la parte del remolque era blanca y era un día muy claro por lo que existe la posibilidad de que la tecnología se confunda. - El 23 de marzo de 2018, un Tesla Model X, chocó contra una barrera y fue colisionado con otros dos vehículos. El conductor recibió alertas visuales y autiditivas hasta 15 minutos antes del accidente para retomar el control, pero no lo hizo. - El 18 de marzo de 2018, un coche de Uber en modo automático, atropelló a un peatón empujando una bicicleta que cruzaba la carretera por donde no debía. Según el informe el sistema clasificó al peatón en un primer momento como objeto desconocido, luego como vehículo y finalmente como bicicleta. 1,3 segundos antes del accidente el sistema concluyó que era necesario frenar, pero ya era tarde. 51 El Automóvil 4.0 Cabe mencionar que en todos los casos había conductor en el vehículo, por lo que existe un exceso de confianza de los usuarios. La tecnología es más fiable en condiciones ideales de visibilidad, por lo que es fundamental seguir investigando en el punto de débil, de condiciones climáticas adversas como poca visibilidad, lluvia, terrenos mal asfaltados o condiciones de demasiada luminosidad. Estados Unidos es un país con gran cantidad de vehículos automatizados circulando, en California los fabricantes están obligados a reportar las cantidades de veces que sus vehículos han necesitado de la intervención humana para corregir errores, este informe lo realiza el departamento de vehículos a motor de California, concretamente en el informe de vehículos autónomos de 2016 se reportaron 2579 problemas, todos ellos leves, lo que significa aproximadamente un fallo cada tres horas. En la siguiente tabla se ilustra los resultados de este informe. Google encabeza la lista, sin embargo, juega con una trampa, pues no declara exactamente todas las veces qe han tenido que acudir a la intervención humana, sino que analiza con simulaciones qué hubiera pasado si no hubiera intervenido el humano reportando solo los que acaban en accidente. Hay que destacar que no todos sus fabricantes realizan las pruebas en las mismas condiciones de entorno, algunos ensayos son solo en autopistas, otros en ambientes urbanos. Tabla 3 – Fallos por fabricante de sus vehículos Fabricante Millas Recorridas Fallos Fallos/ 1000 millas Google 638868 124 0,2 GM 10015 284 28,36 Nissan 1099 178 43,43 Bosch 983 1442 1466,94 Mercedez-Benz 673 336 499,26 BMW 638 1 1,57 Ford 590 3 5,08 Tesla 550 182 330,909 Sociales El coche autónomo y los nuevos conceptos de movilidad impactan de forma negativa en algunos sectores de la sociedad. Los extremos nunca son buenos, por un lado, encontramos ciudadanos que se confían en cuanto a la prestación que le ofrece su coche con asistencia la conducción, parte los accidentes producidos los conductores no tenían Presente Del Coche Conectado 52 las manos en el volante o las pusieron demasiado tarde. Por otro, debido a estos accidentes existe una descofianza general a los coches autónomos. En un estudio elaborado por Ipsos en el 2018 publicado en la web Statista( www.es.statista.com), queda reflejado una mayor desconfianza en Europa a este tipo de automóviles que otras regiones. Figura 4-8 Opinión sobre el coche autónomo por países Es interesante analizar el por qué esta actitud ante las nuevas tecnologías, y es que acarrea distintos motivos desde los más personales simplemente por el placer de la conducción, hasta el posible desempleo que podría conllevar y por supuesto la seguridad del sistema, tanto física como informática. 53 El Automóvil 4.0 Figura 4-9 Razones en contra del coche autónomo Por otro lado, plantean una serie de problemas éticos en cuanto a responsabilidad en caso de accidente y sobre la programación de los algoritmos del ordenador a bordo, en una situación extrema ¿qué elige el coche? ¿salvar el mayor número de vidas? ¿salvar a su ocupante? ¿y si el peatón ha cruzado indebidamente por donde no debía, es justo que el algoritmo proteja su vida antes que la del conductor? ¿voy a pagar por un coche o por un servicio que no me va a proteger? Estos problemas no tienen solución clara y repercuten directamente en la responsabilidad en caso de accidente. Para dotar a la máquina de unos principios morales, por llamarlos de algún modo, hay que prograrmarla y es necesario encontrar un consenso regulatorio. La Comisión Europea, en colaboración con el Grupo Europeo de Ética de la Ciencia y de las Nuevas Tecnologías y la Alianza Europea de la IA, creará un foro para celebrar debates a escala europea. Socialmente, la tecnología amenaza ciertos puestos de trabajos como transportistas, taxistas, conductores de autobús. Los trabajadores no se muestran favorables, ya conocemos el caso de cómo aplicaciones móviles han reinventado el servicio del taxi y han surgido nuevos modelos de negocios generando gran polémica. Ahora esta nueva disrupción abarcará aún a más profesionales del transporte. Es cierto que se podría reducir la demanda de conductores profesionales, pero también sería un remedio para la escasez de encontrar estos profesionales, sigue siendo díficil la sustitución completa de humanos por máquinas, y lo más probable es que el cambio sea gradual, permitiendo a estos profesionales formase en otras tareas. En un estudio del Foro Internacional del Transporte se calcula que la demanda de conductores se podría reducir en un millón para 2030. Los servicios de taxi se verían muy afectados, actualmente existen flotas de taxis autónomas en pruebas y es la apuesta fuerte por empresas como Google y Uber. En Estados Unidos tanto en Silicon Valley como en Phoenix están disponibles las flotas de robotaxis de Waymo, no obstante, las reseñas realizadas en los 10500 trayectos entre los meses de julio y agosto de 2019 reportan los siguientes datos: - El 30 por ciento de las reseñas totales teniendo en cuenta las dos regiones, contiene alguna crítica - Casi la mitad de las valoraciones en Silicon Valley son negativas Presente Del Coche Conectado 54 - Conducción inestable, frenados excesivos, mareos por mala conducción - Inexactitud en el punto de destino, con una variación entre los 15 y 900 metros. Como consecuencia, la personalización de los servicios de movilidad podría provocar un menor uso del transporte público. Legislativos Disponemos de la tecnología necesaria para fabricar coches conectados y autónomos, existen prototipos existentes que demuestran la realidad de una conducción automatizada, los fabricantes cada cierto tiempo lanzan avances sustanciales, sin embargo, la industria manufacturera va por delante del marco legislativo, que difiere segun los países, por lo que es una asignatura pendiente y necesaria, regular este nuevo tipo de conducción. La legislación en ningún país a día de hoy, permite la conducción autónoma sin conductor de respaldo, todos los accidentes ocurridos hasta ahora incluían la figura del vigilante. Un paradigma aún por resolver ya que según la Ley sobre Responsabilidad Civil y Seguro, el conductor del vehículo es el responsable, ahora bien, ¿qué pasa si el conductor ya no es el que conduce? En España la DGT, emitió en 2015 un documento por el que autorizaba a los fabricantes a pruebas y ensayos de investigación realizados con vehículos de conducción automatizada en vías abiertas al tráfico general. En mayo de 2018 la Comisión Europea publicó un escrito sobre la estrategia de la Unión Europea para la movilidad automatizada monstrándose a favor y argumentando la necesidad de una regulación, por tanto la legislación ahora mismo está atrasada, pero es cierto que se están realizando intentos por concretarla. En nuestro país, podemos circular con vehículos catalogados hasta nivel SAE 3, ya que requiere siempre de un conductor, sin embargo, la normativa no es clara en caso de que falle algo justo cuando se realice una acción automatizada, a priori la responsabilidad cae sobre el conductor, por este motivo se estudia incorporar cajas negras al vehículo para esclarecer en caso de fallo o accidente quién estaba actuando en ese momento ¿ordenador o humano? Como conclusión, existen vacíos legales en cuanto a responsabilidad, lo que está claro es que ahora los fabricantes serán un actor más a tener en cuenta en el análisis de responsabilidad. La legislación no está preparada para vehículos nivel SAE 4 y 5, otro punto muy importante, es que la normativa sobrepasa el ámbito nacional por lo que debería haber un consenso entre países. Se producirá una reestructuración de los seguros para adaptarlos a las nuevas tecnologías. Con el coche conectado las aseguradoras podrán ofrecer seguros más personalizados y justos para los usuarios, ya que se podría demostrar el perfil de conductor del coche, es otra manera de repercutir en la seguridad, un perfil más agresivo pagará más. A partir de aquí las empresas pueden ofrecer ventajas a ciertos perfiles de conducción, por ejemplo reducción de la póliza si pasas a ser catalogado como conductor responsable con el medio ambiente. Si la mayor parte de los accidents de tráfico son por factores humanos, elimimando este factor los accidentes por esta causa disminuirán y por tanto los costes del Seguro. Por otro lado, si un usuario es cliente de una flota de coches autónomos ¿ de que manera le cubre el seguro? El caso similar hoy en día es el moto-sharing, en el que el seguro cubre la responsabilidad civil, todo lo demás es pagado por el usuario, aunque la principal diferencia es que hoy en día en el moto-sharing tú eres responsable de la conducción. 55 El Automóvil 4.0 En términos de responsabilidad, aparte de los problemas morales ya mencionados anteriormente, en caso de multa ¿quién la paga? Ciberseguridad Los vehículos conectados generan gran volumen de datos. Es necesario establecer cómo se van a proteger dichos datos y quién tendrá acceso a ellos. La Federación Europea de asociaciones de aseguradoras Insurance Europe y la Asociación de Mutuas de Seguros y Cooperativas de Seguros de Europa, Amice, han lanzada la campaña Data4Drivers con el fin de que sean los conductores los que elijan quién tiene acceso a los datos. Los datos generados por los vehículos deben ser tratados como datos personales según el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea. Por un lado, estos datos permiten crear un servicio personalizado a los usuarios, como asistencia en carretera, reparación de vehículos ente otros, lo que supone un gran interés para las empresas para crear productos y servicios. Por ejemplo, conduciendo de camino a casa por la noche y aparece por la pantalla del automóvil un descuento de un establecimiento de comida cercano. “Los patrones de conducción y ubicación , tienen un valor monetario tan importante como el de su actividad de búsqueda en la web” afirma Roger Lacntot, asesor de Strategy Analytics. Según Lanctot el objetivo es construir una base de datos de preferencias del consumidor para luego venderlo con fines de mercadotecnia. En marzo de 2018, el Parlamento Europeo propuso a la Comisión Europea crear un marco legislativo para asegurar condiciones equitativas para la consulta de datos del vehículo, protección de los derechos de los consumidores y competencia leal. Por otro lado, un grave problema a afrontar es la ciberdelincuencia. Diversos tipos de riesgos se derivan de esta práctica aplicado a automóviles: - Clonación - Pay ransom: Los hackers desactivan funciones y piden un rescate - Robos de datos y coches - Riesgos en la seguridad: Los hackers pueden tomar el control del vehículo Rentabilidad Tanto dinero invertido en investigación y desarrollo del coche autónomo, repercurten en un elevado coste para poder adquirir uno, depende de todo lo que el sistema integre tendrá un precio u otro pero si ya el kit de tecnología puede oscilar entre los 50000 euros, el coche autónomo por el momento, no va ser un low cost. Figura 4-10 Logo Data4Drivers Conclusiones y Trabajos Futuros 62 Sin embargo, algo que pasa desapercibido, es que las industrias se centran en vendernos el coche autónomo como el coche del futuro o el coche conectado, o un mix entre los dos , con una estrategia de marketing enfocada a la comodidad del usuario, que es cierto, pero es necesario centrarse si de verdad se va a dar solución a los problemas de movilidad. En el momento que vivimos ahora de transición de coche convencional a autónomo, hay que aprender de todos los datos que nos reporte la conducción asistida y conectada para establecer las bases y la confianza necesaria para afrontar de aquí a una década o dos, el coche autónomo. Ahora mismo no estamos preparados para vehículos completamente autónomos, pero es una realidad en continua evolución. Se ha expuesto el estado actual de la conducción autónoma, sin embargo, cada tecnología implicada es caso de estudio de forma aislada por todo lo que abarca. Las comunicaciones V2V y V2X son actores importantes en el ámbito de las telecomunicaciones, un posible estudio serían las comunicaciones entre vehículos sin la necesidad de Internet para proteger su vulnerabilidad a ataques informáticos. La llegada del 5G es un amplio tema de estudio pues repercute en varios sectores, con un amplio rango de aplicaciones. Aparte del problema medioambiental , los problemas de congestión son unos de los mayores problemas de la movilidad y lo seguirá siendo puesto que las ciudades aumentarán su población progresivamente, Naciones Unidas estima que el 68 por ciento de las personas vivirá en ciudades sobre el 2050, por tanto centraría las líneas futuras de investigación en simulaciones de tráfico cotidianas, intersecciones, horas punta, en distintos tipos de vías, estudiando el número de carriles óptimo y cómo serían las entradas y salidas a la vía. 63 El Automóvil 4.0 Bibliografía 64 BIBLIOGRAFÍA - Schwab, K. (2016). La cuarta revolución industrial. 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