El uso compartido de automóviles con vehículos autónomos podría mejorar las ciudades de muchas maneras. Singapur está asumiendo un papel pionero, trabajar con investigadores de ETH para explorar el potencial de Transporte público electrificado y automatizado.

El futuro de la movilidad se mide en hitos:este febrero, Waymo, filial de Google, anunció que su flota de vehículos autónomos había recorrido más de 8 millones de kilómetros en vías públicas. Esto se produjo poco después del anuncio de Uber de que había completado 3 millones de kilómetros de conducción autónoma. Si la industria se sale con la suya, luego, pronto compartiremos todas nuestras calles con vehículos controlados por algoritmos en lugar de conductores. ¿Pero es ese un escenario realista? ¿O simplemente una visión teñida de rosa de un futuro impulsado por la tecnología?

Le preguntamos a uno de los principales expertos en este campo, El investigador italiano Emilio Frazzoli, Profesor de Sistemas Dinámicos y Control en ETH Zurich desde octubre de 2016. "Todo depende del nivel de movilidad autónoma que tengas en mente, ", responde." Yo diría que pasarán al menos otros 15 años antes de que pueda comprar un automóvil autónomo en un concesionario. Pero si te refieres a un tipo de coche compartido limitado, entonces ya está sucediendo ". De hecho, este último concepto es una parte fundamental de la propia investigación de Frazzoli. A mediados de 2018, Lyft, la compañía de viajes compartidos, lanzó un servicio en Las Vegas Strip que permite a cualquier persona reservar uno de una flota de 30 BMW a través de su aplicación. Los coches sin conductor están controlados por algoritmos desarrollados por la empresa de tecnología de vehículos Aptiv, que adquirió NuTonomy, la startup fundada por Frazzoli, en octubre de 2017.

Repensar la movilidad urbana

Antes de unirse a ETH, Frazzoli pasó diez años como profesor en el prestigioso MIT de Boston. Los sistemas autónomos, inicialmente aviones y drones, fueron el foco de su trabajo desde el principio. "El aspecto técnico de eso fue bastante bueno en general, pero en realidad no ayudó mucho a resolver los desafíos que enfrenta la sociedad ". En 2009, se encontró reflexionando sobre una pregunta fundamental:"En aquel entonces, el principal argumento para realizar una investigación sobre los vehículos autónomos fue la idea de que harían más seguro el tráfico por carretera ". Si bien reconoce la veracidad de esa afirmación, al menos a largo plazo, Frazzoli se dio cuenta de que potencialmente había un Beneficio a mediano plazo que se puede obtener al repensar completamente el tema de la movilidad individual para los habitantes de las ciudades.

"El objetivo de mi grupo de investigación es una forma de movilidad que combine la comodidad de un automóvil privado con la sostenibilidad del transporte público". En otras palabras, una especie de Uber, pero sin conductor y, por lo tanto, mucho más económico y disponible. Además, gracias a la electrificación y al mejor uso de la capacidad, una solución que ofrece un consumo de energía y emisiones de CO2 significativamente menores. Ahora, la gente usa coches privados, de media, solo el 5 por ciento del tiempo, lo que significa que los coches pasan el 95 por ciento restante del tiempo parados inactivos en aparcamientos y garajes o en la calle. Esto no tiene sentido en términos de sostenibilidad, desarrollo urbano o eficiencia de recursos.

La puesta en marcha de Frazzoli, NuTonomy, que desarrolla software de control para vehículos autónomos, comenzó a elaborar planes para probar automóviles autónomos en Singapur en 2014. Aproximadamente al mismo tiempo, el profesor publicó un artículo en el que investigaba cómo reemplazar todos los vehículos privados en la ciudad-estado de 719 kilómetros cuadrados por compartidos, Los vehículos autónomos afectarían al volumen de tráfico. Sus resultados mostraron que las necesidades de movilidad de toda la población de Singapur podrían satisfacerse con alrededor del 40 por ciento de los vehículos (350, 000 en lugar de 800, 000).

Un año después, El primer ministro Lee Hsien Loong dio a conocer su visión de un "futuro car-lite" basado en vehículos autónomos, la expansión del transporte público y el fomento del tráfico lento, como caminar y andar en bicicleta. Con 5,5 millones de habitantes y una densidad de población de 7, 697 personas por kilómetro cuadrado, en comparación con la cifra de 203 de Suiza, Singapur depende más del transporte eficiente que cualquier otra área metropolitana importante.

Es por eso que Singapur ha pasado años tratando de tomar medidas enérgicas contra la demanda de automóviles privados imponiendo altos impuestos y cobrando hasta 70, 000 dólares para los certificados de derecho necesarios para poseer un vehículo. Actualmente, más de 10 empresas están probando sus sistemas en una instalación de prueba de dos hectáreas en la Universidad Tecnológica de Nanyang, en la parte occidental de la isla de Singapur. Y ya hay planes para operar los primeros autobuses autónomos fuera de las horas pico en tres de los suburbios de la ciudad a partir de 2022.

Simulando transformación

Pieter Fourie trabaja en una oficina iluminada por el sol en el sexto piso de CREATE Tower, un edificio revestido de follaje vertical en la Universidad Nacional de Singapur (NUS). Aquí, realiza investigaciones sobre las ciudades del futuro en nombre del Laboratorio de Ciudades del Futuro de ETH Zurich. Fourie encabeza el proyecto Engaging Mobility, que reunió a autoridades gubernamentales y universidades en un taller preliminar en julio de 2017. El objetivo era definir las condiciones básicas necesarias para implementar en toda la ciudad, Movilidad bajo demanda utilizando coches y autobuses autónomos.

Los investigadores utilizaron los resultados del taller para formular preguntas clave de investigación como:¿Qué hacemos con la oferta actual de plazas de aparcamiento si la mayoría de los vehículos circulan constantemente? ¿Necesitamos redefinir el trazado de nuestras carreteras? ¿Y qué efecto se automatizará, el transporte electrificado tiene sobre el transporte público existente, requisitos energéticos y seguridad?

Fourie explora estos y otros problemas similares utilizando la plataforma de simulación MATSim desarrollada por un grupo dirigido por el profesor Kay Axhausen en el Instituto de Planificación y Sistemas de Transporte de ETH Zurich. MATSim está basado en agentes, lo que significa que la simulación está impulsada por el comportamiento de agentes individuales más que por reglas generales. "Sobre la base de los datos demográficos más recientes de Singapur, estamos modelando una población sintética lo más cercana posible a la real, "Dice Fourie.

Dentro de esta población, cada agente individual exhibe un cierto comportamiento de movilidad y tiene un destino específico basado en datos de tráfico de la vida real. Fourie se encuentra ahora en la etapa de modificar las condiciones subyacentes, incluyendo el número de vehículos empleados, su tamaño, los tiempos de espera máximos permitidos para los pasajeros, la disponibilidad de plazas de aparcamiento y una variedad de diferentes flujos de tráfico. Luego deja que la población sintética se suelte en la simulación durante 24 horas. El sistema evalúa automáticamente la eficiencia con la que los agentes individuales pudieron llegar a sus destinos en cada escenario.

Ahora, El equipo de Fourie está programando este tipo de simulaciones para el área costera de Tanjong Pagar, un distrito de unos 2 kilómetros cuadrados en la parte occidental de Singapur. Este sitio se está convirtiendo actualmente de una terminal de contenedores en un área residencial y comercial. Fourie ya ha simulado más de 200, 000 viajes que implican 60, 000 agentes individuales. Esto incluyó calcular qué tan grande debería ser la flota de vehículos autónomos y cuántos kilómetros tendrían que recorrer los vehículos para lograr un nivel de servicio equivalente en tres tipologías de calles diferentes.

Los investigadores también simularon cuatro estrategias de estacionamiento diferentes para una flota de 4, Vehículos de 10 y 20 plazas. Los resultados preliminares sugieren que el sistema de transporte es más eficiente si se permite que los vehículos compartidos estacionen en la calle cuando dejan de recibir solicitudes de recogida. Eso es cierto incluso si significa reducir temporalmente la capacidad de la carretera en un carril. Los hallazgos de los investigadores también sugieren que tener menos, pero correspondientemente más grande, Las estaciones de recogida y devolución tienen un impacto favorable en el flujo del tráfico al reducir los desvíos que deben tomar los coches para recoger a los pasajeros. Las estaciones también deben ser lo suficientemente grandes para adaptarse a diferentes tamaños de vehículos. Fourie espera tener este tipo de simulaciones en funcionamiento para toda la isla a partir del próximo año.

Dilemas de toma de decisiones

A pesar de estos rápidos desarrollos en Singapur y los incipientes servicios que están en línea en Las Vegas, Emilio Frazzoli todavía ve muchos desafíos por delante, especialmente cuando se trata de lidiar con entornos caóticos. "Todavía no sabemos exactamente cómo deberían comportarse los vehículos autónomos en el tráfico, " él dice, explicando que esto implica decenas de dilemas de toma de decisiones que son parte integral de las situaciones de tráfico cotidianas. Por ejemplo, ¿Debería un automóvil autónomo cruzar una línea doble para evitar una posible colisión? ¿Y si un usuario de la vía inocente se lesiona como resultado de una maniobra diseñada para salvar a un conductor culpable de un accidente fatal? Estos son los tipos de decisiones que deben definirse al programar algoritmos de control. Un enfoque clave de la investigación actual de Frazzoli son, por lo tanto, los "libros de reglas" que deben usarse para priorizar estos diversos criterios de toma de decisiones en los algoritmos de control. En la parte superior de la jerarquía se encuentran las reglas diseñadas para garantizar la seguridad de los usuarios de la carretera. En la parte inferior hay reglas diseñadas para mejorar la comodidad de los pasajeros.

En un artículo reciente, Frazzoli y su equipo estimaron que se necesitarían 200 reglas en 12 grupos jerárquicos para preparar vehículos para cada escenario posible. incluyendo reglas de baja prioridad como no asustar a los animales en el borde de la carretera. Frazzoli cree que ha llegado el momento de un debate público más amplio sobre la conducción autónoma:"La codificación de las normas de seguridad y responsabilidad no es algo que debamos simplemente dejar en manos de ingenieros que trabajan para empresas privadas". Por último, el argumenta, es de interés de todos incorporar nuestro nuevo, conductores virtuales en el tráfico urbano de la forma más fluida posible, al igual que hacemos con los nuevos conductores humanos, pero con los mayores niveles de seguridad, predictibilidad y eficiencia que ofrecen los vehículos autónomos.