Los vehículos autónomos deben adaptarse bien a una variedad de condiciones de la carretera, las cuales pueden cambiar rápidamente debido a cambios en las condiciones del tiempo. Existen muchas condiciones riesgosas causadas por el tiempo, desde la reducción de la visibilidad, que es especialmente problemática para los AV, hasta carreteras heladas y vientos fuertes.
En la actualidad, más del 22% de los accidentes de vehículos están relacionados con el tiempo, y las condiciones climáticas severas son aún más peligrosas para los coches autónomos. Los AV dependen de sistemas de radar y cámaras, que monitorean continuamente el entorno externo para informar los procesos de toma de decisiones del piloto automático. El mal tiempo puede reducir la funcionalidad de estos coches. Si hay una fuerte lluvia, por ejemplo, incluso el AV más avanzado puede no poder conducir en absoluto.
Entonces, ¿qué se puede hacer para abordar este problema? La clave está en incorporar datos del tiempo en el diseño de los coches autónomos para tener carreteras más seguras en el futuro.
¿Cómo afecta el mal tiempo a los coches autónomos?
La mayoría de los AV navegan a través de RADAR, sistemas de cámaras y LIDAR, que son sensores de alta resolución que ayudan a los coches a "ver" todo lo que los rodea y anticipar, por ejemplo, el cruce de un peatón en la calle. Sin embargo, lamentablemente, esta tecnología puede no funcionar bien en ciertas condiciones del tiempo si no se tiene en cuenta adecuadamente el tiempo.
Por ejemplo, las temperaturas extremas pueden disminuir la autonomía del vehículo en más del 40%. La funcionalidad del radar se reduce considerablemente durante la baja visibilidad, la baja calidad del aire o la lluvia intensa.
Si los conductores y las autoridades están preocupados por la funcionalidad de los AV en ciertos climas, estos problemas son obstáculos significativos para la adopción y compra de coches autónomos.
Por qué cada coche autónomo necesita incorporar datos del tiempo
La solución más sencilla para mejorar la confianza del consumidor en los AV es incorporar datos del tiempo en el sistema operativo del coche. Para comprender cómo el tiempo afecta a los vehículos específicamente, Meteosource ha desarrollado variables e índices específicos que ayudan a mejorar la seguridad.
Con dichos datos, los vehículos autónomos pueden, por ejemplo:
- ajustar los procesos de toma de decisiones del piloto automático
- redirigirse ante condiciones del tiempo peligrosas gracias a información avanzada del tiempo
- ajustar los tiempos estimados de llegada en el camino
- visualizar información del tiempo en un mapa
- notificar a sus usuarios para que comprendan completamente los riesgos antes de su viaje
Con una API del tiempo, es muy fácil incorporar datos relacionados con el tiempo en el sistema operativo de tu coche autónomo. Puedes integrar directamente el riesgo en la carretera en cualquier sistema operativo y comprender el tiempo a lo largo de cualquier ruta.
Vehículos autónomos y datos del tiempo
Incorporar datos del tiempo es un componente crítico para el funcionamiento seguro y eficiente de los vehículos autónomos. Con la capacidad de acceder a información del tiempo en tiempo real y pronósticos, los AV pueden tomar decisiones informadas que prioricen la seguridad de los pasajeros y optimicen la eficiencia energética. Meteosource brinda soporte a algunas de las marcas más conocidas de la industria automotriz con datos del tiempo precisos y hiperlocales, así como índices especiales para determinar el impacto del tiempo en el vehículo y sus sistemas. Nuestros datos del tiempo de primera calidad también ayudan a mejorar las técnicas de aprendizaje profundo utilizadas por los vehículos autónomos.
