La conducción autónoma ira llegando paulatinamente a todo los coches que se desarrollen en un futuro, sobre todo los eléctricos, mientras la legislación evoluciona para permitir que los conductores se despreocupen completamente de los mandos. Esta situación preocupa a otros usuarios de las carreteras como peatones, ciclistas y motociclistas. En concreto, las asociaciones de estos últimos dudan que los coches autónomos estén capacitados para detectarlos en todas las circunstancias. Un grupo de investigadores australianos está trabajando en un sistema que se instalaría en la infraestructura, capaz de alimentar los sistemas de información de los coches autónomos para que vean, literalmente, "detrás de las esquinas".
Uno de los principales reclamos de la conducción autónoma es precisamente que es más segura que la conducción humana puesto que comete menos errores. Las motocicletas son uno de los usuarios más vulnerables de la carretera, sobre todo en ámbitos de mucho tráfico en los que la información que debe gestionar el conductor en muy elevada. En el caso de los coches autónomos esta entra en el sistema de control a través de los sensores del coche y es el software el que se encarga de clasificar los objetos.
La Asociación Estadounidense de Motociclistas (AMA) ha denunciado ya dos casos en los que un automóvil autónomo en fase de pruebas no ha sido capaz de localizar una motocicleta causando un accidente. En julio de 2016, en Noruega, un Tesla Model S con el Autopilot conectado arroyó a una motocicleta causando graves heridas a su conductor. El segundo caso se produjo en diciembre de 2017 en California cuando un Chevrolet Bolt autónomo arroyó a otra motocicleta. En marzo de 2018, el atropello en Arizona de un ciclista que cruzaba la carretera por parte de un coche autónomo en pruebas de Uber, supuso una pequeña crisis en el desarrollo de estos sistemas.
Ante esta situación, un grupo de investigadores del Centro Australiano de Robótica de Campo de la Universidad de Sydney está realizando grandes progresos para para garantizar que los vehículos autónomos no solo sean capaces de "ver" a las las motocicletas, sino también a las bicicletas y a los peatones. El sistema se llama 'collective perception messaging' (CPM- mensajería de percepción colectiva).
Básicamente, permitirá que los vehículos autónomos "vean detrás de las esquinas" más allá de lo que pueden detectar los sensores embarcados. Estos sistemas CPM se implementan sobre la infraestructura de manera que "una unidad de carretera inteligente" se colocaría en una intersección ciega. Sus sensores detectarían tanto los vehículos como los peatones que son invisibles para los vehículos que circulen por esa intersección y les enviarían los datos directamente para que el software sea capaz de tomar decisiones teniendo en cuenta su presencia. Los vehículos necesitan incorporar receptores V2X, que les comunican con la infraestructura para proporcionar a sus operadores advertencias sobre lo que ocurre en las zonas ocultas a los sensores de a bordo. Con ellos el vehículo sería capaz de detenerse antes de entrar en la zona común en la que se produce el accidente.
Los sistemas de conducción autónoma deben ser capaces de detectar cualquier vehículo del entorno.
Según el Dr. Mao Shan, el sistema CPM está "mejor adaptado para tratar con los peatones", ya que son el usuario vulnerable más común en las vías públicas. "Hasta ahora, no hemos realizado experimentos que se centren sobre la interacción entre los vehículos automatizados conectados y los motociclistas, pero esto está en la lista de nuestros planes futuros". Durante las pruebas, aunque el sistema no se ha ensayado específicamente para motocicletas, sí ha ido capaz de detectar con éxito las bicicletas que circulan en el entorno del vehículo.
Aunque las pruebas iniciales se han llevado a cabo en un entorno virtual, para garantizar que el software funcionara en las pruebas reales, los investigadores también han realizado simulaciones en situaciones controladas en el mundo real. En un tramo de carretera recta, el equipo de investigación mostró cómo un vehículo autónomo era capaz de detenerse cuando un peatón cruza un paso de cebra sin mirar, incluso antes de que este invadiese la zona de cruce. Si el sistema puede detectar a los peatones que aún no han pisado la carretera, significa un buen augurio para su capacidad para detectar otros vehículos.
Con sistemas CPM instalados en las áreas urbanas, los coches autónomos contarían con una información adicional vital para evitar una gran cantidad de accidentes en los que se ven involucrados motocicletas, bicicletas, peatones y otros vehículos de movilidad personal.
