Los vehículos autónomos han jugado un papel importante durante el despliegue publicitario extendido para la computación Edge. ¿Cómo se puede confiar en que los camiones y los automóviles se conduzcan solos, sin acceso a información precisa y confiable de baja latencia sobre su entorno?

A primera vista, esto es bastante obvio. Es fácil imaginar un automóvil en una calle mal iluminada que se estrella contra un peatón porque los servidores de procesamiento de imágenes de Internet no pueden devolver el análisis de su campo visual lo suficientemente rápido como para que pueda tomar medidas evasivas.

De hecho, los vehículos deberán responder con tanta rapidez que muchas tareas de vehículos autónomos tendrán que llevarse a cabo utilizando sistemas a bordo, independientes de la red siempre que sea posible.

Dificultades autónomas

En los últimos 18 meses, esto ha parecido algo académico. Un vehículo de prueba operado por Uber Advanced Technologies Group estuvo involucrado en un accidente fatal, y la compañía, una de las animadoras por la autonomía, terminó todas las pruebas en las vías públicas.

Enfrentando problemas técnicos reales y escepticismo de los clientes, las compañías lo han recuperado.

En 2015, la división Waymo de Google registró aproximadamente cinco millones de millas de conducción autónoma, monitoreada por una persona en la cabina. La compañía esperaba que tendría 20.000 autos en las calles en 2020: todavía estamos esperando. Y a pesar de las primeras promesas de autos totalmente autónomos, Tesla ahora vende su AutoPilot como un sistema de asistencia al conductor, diseñado para ayudar a frenar y mantener los autos en el carril, que podría evolucionar en algo que pueda hacerse cargo de la conducción en el futuro.

Incluso si se entregan AV, no está del todo claro que los consumidores los acepten, aunque la comunidad de vehículos autónomos sugiere que esto puede ser irracional: un estudio del Virginia Tech Transportation Institute (encargado por Google) encontró que incluso en su nivel actual de desarrollo, autónomo Los vehículos tienen una tasa de accidentes de 3,2 accidentes por millón de millas, menos que la tasa nacional de 4,2 accidentes por millón de millas en los Estados Unidos.

En 2016, cuando el optimismo AV estaba en su apogeo, el profesor de la Universidad de Michigan, Huei Peng, prometió: "Los vehículos autónomos totalmente automáticos se consideran quizás la mejor manera de reducir o eliminar las muertes en el tráfico eliminando el error humano de la ecuación".

Ahora, sin embargo, la actividad pública es tranquila, aunque una serie de anuncios discretos han estado avanzando: mientras escribimos esto, a Uber se le ha otorgado una licencia para devolver sus AV a las carreteras de California, y un Nissan Leaf navegó por su cuenta 370 kilómetros en el Reino Unido.

Las regulaciones también están evolucionando: Nuro ganó los derechos para prescindir de un volante manual para su vehículo, clasificado como un "robot de reparto", que en ningún caso no tiene espacio para un ocupante humano.

Pero mientras los vehículos autónomos son silenciosos, todavía hay un flujo constante de actividad detrás de escena en una tecnología que necesitan los AV, y que parece tener éxito si los AV abandonan o no el garaje.

Coches que hablan

Las comunicaciones de los vehículos ayudarán a los futuros automóviles a evitar la congestión, funcionar más suavemente, mejorar la seguridad vial y reducir las emisiones. Existe un conjunto de tecnologías, incluida la comunicación de vehículo a vehículo (V2V) y de vehículo a infraestructura (V2I), reunidas bajo la bandera de V2X.

La firma de diseño y fabricación Flex dice que dicho sistema necesita una batería de larga duración, antenas potentes y construcción modular para adaptarse a una variedad de nichos. Los vehículos podrán compartir su ubicación, velocidad y dirección 10 veces por segundo a través de mensajes que pueden circular, atravesar nieve, lluvia o niebla.

"A través de un dispositivo de seguridad conectado, los conductores pueden transmitir datos ininterrumpidos en tiempo real a un dispositivo conectado para comprender mejor el comportamiento de conducción y / o vehículo", dijo un portavoz de Flex.

"Estos datos pueden usarse para mejorar la eficiencia, ya sea cambiando los hábitos de manejo o recalibrando los componentes para la optimización".

Los dispositivos V2X generalmente están integrados en vehículos y muebles de carretera, y el software puede ejecutarse en dispositivos móviles existentes o tecnología integrada, o incluso en la nube. Los datos utilizados por estos sistemas se mantendrán locales cuando sea necesario y se realizarán copias de seguridad en la nube.

Parece claro que la tecnología V2X está llegando a nuestras carreteras y generará una cierta cantidad de la demanda de capacidad Edge que se predijo para los vehículos autónomos.

V2X es generalmente menos controvertido que los vehículos autónomos, y generalmente tiene un propósito claramente definido con beneficios medibles. También es indiferente si los vehículos que aumenta son conducidos por humanos o máquinas.

V2X debería ser capaz de ofrecer muchos de los beneficios de seguridad originalmente reclamados para vehículos autónomos.

Según el profesor Pen, "la conectividad permite tomar decisiones inteligentes por parte de conductores individuales, vehículos autónomos y en todos los niveles de automatización intermedios. Puede transformar un grupo de vehículos independientes que comparten una carretera en un sistema de tráfico coherente que puede intercambiar información crítica sobre la carretera y las condiciones del tráfico en tiempo real".

Si un vehículo resbala en el hielo en la niebla o la nieve espesa, todos los conductores que vinieran por detrás, ya sean humanos o automáticos, sabrán que disminuyen la velocidad antes de ver un problema: "Un posible choque de 100 autos podría convertirse en una defensa para dos autos, o ser evitado por completo ".