02 de abril de 2019
02.04.2019
La Opinión de Murcia
Según un estudio

No habrá beneficios en la fluidez del tráfico hasta que el 15% de los coches sean autónomos

La conducción autónoma puede aumentar la capacidad de las carreteras y reducir el consumo de combustible

02.04.2019 | 16:58
Tráfico intenso pero fluido.

Investigadores del laboratorio Uwicore, perteneciente al Departamento de Ingeniería de Comunicaciones y al Centro I3E de Investigación en Ingeniería de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche (Alicante), han demostrado que la coexistencia entre los vehículos autónomos y los vehículos convencionales afectará de forma importante a los efectos esperados de la conducción autónoma.

Sin embargo, el estudio señala que hasta que al menos un 15% de los vehículos sean autónomos no se verá un beneficio en la fluidez del tráfico y en la capacidad de las autovías, si no se desarrollan soluciones que garanticen una "coexistencia eficaz" entre los dos tipos de vehículos, detalla la institución académica en un comunicado.

Según el director del grupo, Javier Gozálvez, los vehículos del futuro serán "más seguros y eficientes" y se caracterizarán por una "mayor conectividad y automatización". De esta forma, la conducción autónoma permitirá, por ejemplo, la formación de 'platoons' o convoyes (conocida como 'platooning') en autovías o autopistas. Estos convoyes son grupos de vehículos que podrán circular a muy corta distancia entre sí sin que ello suponga un riesgo para la conducción.

Otros estudios ya han demostrado que la conducción autónoma puede aumentar la capacidad de las carreteras y reducir el consumo de combustible. La investigación de la UMH prueba que, sin soluciones eficaces para garantizar la coexistencia de vehículos autónomos y convencionales, el 'platooning' no aumentaría la capacidad de las autovías o autopistas (medida como intensidad del tráfico en vehículos por kilómetro) hasta que al menos el 15% de los vehículos circulen de forma autónoma.

Esto es debido al impacto que la ejecución de las maniobras de los vehículos autónomos puede tener sobre el tráfico convencional y viceversa. Por ejemplo, una maniobra para la formación de un convoy puede implicar que vehículos convencionales cercanos tengan que reducir su velocidad para que la maniobra pueda efectuarse. Por otro lado, un vehículo convencional podría obstaculizar o interferir una maniobra de tráfico de vehículos autónomos si, por ejemplo, las distancias de seguridad entre vehículos no se respetan. De hecho, las investigaciones realizadas por la UMH muestran que más de un 50% de las maniobras de conducción autónoma pueden llegar a no ser ejecutadas por problemas en la coexistencia entre vehículos autónomos y convencionales.

El estudio señala que alcanzar los beneficios esperados de la conducción autónoma requiere, por lo tanto, soluciones que permitan una coexistencia eficaz y segura entre vehículos autónomos y convencionales.

Estas soluciones y una mayor introducción del vehículo autónomo permitirían, según Gozálvez, aumentar considerablemente la capacidad de las carreteras, entre un 35% y un 40% en términos de intensidad del tráfico en los escenarios evaluados con una penetración de vehículos autónomos del 50%.

Actualmente, los investigadores de la UMH trabajan en medidas para favorecer la introducción del vehículo autónomo mediante la aplicación de comunicaciones inalámbricas V2X entre vehículos. Estas comunicaciones permitirán a los vehículos intercambiar información sobre sus maniobras para coordinarlas con vehículos cercanos y garantizar no sólo su seguridad sino también la fluidez del tráfico.

Estas investigaciones se han realizado en el marco del proyecto 'Predict' (Predicción y caracterización de tráfico con datos de vehículos conectados y vehículos autónomos), financiado por la Dirección General de Tráfico (DGT).

En el proyecto, los investigadores de la UMH han desarrollado también soluciones de inteligencia artificial, basadas en redes neuronales profundas para optimizar las predicciones del estado del tráfico que utilizan datos de sensores fijos --por ejemplo, espiras-- y datos de vehículos conectados.

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