Para preparar la llegada del coche autónomo son necesario muchos esfuerzos en muchas áreas para completar los desarrollos, establecer escenarios de prueba realmente completos y poder analizar los datos, encontrar errores y sacar conclusiones. Existen simuladores y modelos teóricos, coches autónomos para ensayos y, por supuesto, escenarios a escala real de las ciudades que en el futuro albergarán a estos vehículos sin conductor. El caso de Mcity (y otra media docena aproximada de ciudades-escenario) es interesante: es un simulador a escala real de una ciudad en la que deben transitar vehículos autónomos.
Trece hectáreas de calles, edificios (más bien fachadas), con cruces y semáforos, señalización variada, un túnel, parquímetros y hasta un proyecto de paso a nivel conforman Mcity, la ciudad laboratorio para probar las soluciones autónomas. Combina la escala real y lo que sería una configuración típica de casi cualquier lugar de EE.UU. con la ausencia de tráfico real y situaciones cotidianas reales.
Sin embargo, para probar un gran porcentaje de las situaciones usuales que se va a encontrar un coche autónomo, como por ejemplo todas las situaciones de toma de decisión acerca de la dirección y la navegación, son escenarios perfectos. Los coches pueden circular (con ingenieros en sus asientos) libremente, y todos sus movimientos se registran, se comparan con lo que debería ser, se toman notas para futuras correcciones.
El reto que queda por delante es inmenso, porque hoy en día tenemos la tecnología para que un coche pueda circular sin conductor, pero el salto que resta para llegar a una ciudad plagada de coches autónomos libres es enorme: el desafío está en conseguir que en un mundo impredecible los coches sin conductor no cometan fallos de ningún tipo. La responsabilidad es enorme, porque desde el momento en que el vehículo no lleve a un humano tomando decisiones, deberá ser infalible.
Pero el trabajo es tan inmenso que se necesitarán lugares más complejos que Mcity, como Willow Run, un área de más de 135 hectáreas que dispone de caminos más largos en los que los coches autónomos podrían circular a altas velocidades, y espacio suficiente para crear diferentes tipos de intersecciones, a la vez que ya dispone de puentes y pasos elevados.
Cuanta mayor área esté disponible, más puede incrementar la complejidad de la “ciudad” para los experimentos y tests. Las ciudades reales son miles de veces más complejas, no porque sus calles e intersecciones sean más complicadas, sino porque allí habrá personas impredecibles, y no solo eso: animales, ramas que se caen, fugas de agua, hielo negro, aceite derramado… En una ciudad real puede pasar, virtualmente, de todo.
Y el coche autónomo debe estar preparado para no fallar nunca, de ahí la importancia de las ciudades de pruebas, ciudades que simularán hasta lo más impredecible para mejorar los desarrollos y conseguir llegar al “coche infalible”.
