Investigación para mejorar los vehículos autónomos analizará cómo los conductores eligen su posición en la pista

El académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas Rafael Delpiano, está realizando una investigación para la mejora de los vehículos autónomos. “Estudiaremos cómo y porqué los conductores eligen su posición en la pista de manejo. Se tiende a pensar que los autos se centran en su pista, pero nunca lo hacen perfecto y, por ejemplo, al adelantar un camión, los automovilistas se desplazan para el lado contrario de donde está el camión. La experiencia de los usuarios de los autos Tesla Autopilot -o en general de los autos que tienen mantención activa de carril- es que adelantan muy cerca a los camiones o a los buses. Con un dron filmamos el tráfico real, lo medimos y sacamos estadísticas, para entender cómo maneja la gente. Revisamos los modelos que existen y vimos que no reproducen esos comportamientos de manejo. Esta información hay que agregarla al modelo de autoconducción, para que se comporte más humanamente y se eviten accidentes”, explica Delpiano.

El docente detalla que uno de los comportamientos usuales en el manejo es que los automovilistas bajan la velocidad cuando hay menos espacio para pasar en el auto. Esto se repite cuando hay objetos en la berma, en la vereda o cuando hay un auto al lado que va más lento. “Esto obedece al mismo principio por el que uno reduce la velocidad cuando va atrás de otro auto: querer evitar el choque. Entonces este comportamiento lo modelamos como si los autos fuesen imanes, en que una fuerza repulsiva hace que uno no se acerque demasiado al auto de adelante y otra fuerza repulsiva hace que no nos acerquemos o nos alejemos de los autos de los lados”, detalla el académico.