Los vehículos autónomos deben tener la capacidad de conducir de forma predictiva, anticipando los movimientos de otros conductores, para mejorar la seguridad y la eficiencia. Para diseñar estos sistemas, es muy útil entender como predecimos los humanos este tipo de maniobras. Sin embargo, ¿cómo de eficientes somos al anticipar cambios de carril de otros vehículos? Un estudio llevado a cabo por el grupo de investigación INVETT-UAH ha revelado que la mayor parte de los sujetos no somos capaces de anticipar de forma previa los cambios de carril.

Los vehículos autónomos que transiten por la autopista, deben ser capaces de anticipar los cambios de carril de los vehículos frontales, para poder incrementar la seguridad del desplazamiento autónomo. Que el vehículo frontal cambie bruscamente de carril provoca rápidamente un estado de alarma en un conductor con cierta experiencia, que anticipa un potencial obstáculo. Los sistemas de predicción de cambio de carril se diseñan utilizando información de múltiples sensores (cámaras, LIDAR, radar, comunicaciones, etc.). Sin embargo, los humanos anticipamos estos cambios utilizando únicamente información visual.

El reto PREVENTION consiste en un estudio experimental usando una herramienta de visualización de secuencias y selección de tres opciones: sin cambio de carril, cambio de carril a izquierda y cambio de carril a derecha. En el estudio preliminar, han participado un total de 72 sujetos que han evaluado un total de 30 secuencias seleccionadas de forma aleatoria sobre un conjunto de 800.

Los resultados muestran que los sujetos no son capaces de anticipar un cambio de carril con anticipación, de forma sistemática. En este caso podemos decir que los sistemas basados en inteligencia artificial parecen tener un comportamiento más preciso, con capacidad de anticipación mayor que los humanos.

Estos resultados se presentarán en el prestigioso congreso internacional IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2020.

  1. Quintanar, R. Izquierdo, I. Parra, D. F. Llorca, M. A. Sotelo, “The PREVENTION Challenge: How Good Are Humans Predicting Lane Changes?”, IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2020.