por Juan Carlos Herrera. Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística, PUC. Investigador CEDEUS y Socio Sochitran
Los vehículos autónomos (VA) son capaces de operar sin la intervención continua de un humano, entregando distintos niveles de asistencia al conductor. Dependiendo de la intervención humana requerida, se definen seis niveles de autonomía, donde el nivel 0 es aquel en donde el humano tiene control total del vehículo y el nivel 5 no requiere intervención humana. En paralelo, los vehículos conectados (VC) están equipados con tecnologías de comunicación que permiten el intercambio de datos, como posición y velocidad, con otros vehículos (V2V) y con la infraestructura y equipos (V2I).
Mientras la autonomía depende principalmente de tecnologías instaladas dentro del vehículo y desarrolladas por los fabricantes, la conectividad requiere tanto componentes internos como externos, además de una coordinación entre fabricantes, operadores de infraestructura/equipos y agencias reguladoras. Así, la autonomía y la conectividad son dos atributos distintos, aunque complementarios. Su integración da origen a los Vehículos Autónomos y Conectados (VAC).
Dadas las diferencias que estos vehículos exhiben con respecto a los vehículos conducidos por humanos (VCH), se espera que su incorporación al tráfico vehicular impacte en la operación de una red vial. La dimensión y dirección del impacto, sin embargo, aún es incierta, y depende -entre otros factores- de la proporción de estos vehículos en el flujo vehicular y el nivel de autonomía y conectividad que presenten.
Debido a la limitada disponibilidad de datos de operación de este tipo de vehículos en entornos reales, gran parte de los estudios enfocados en determinar su impacto modelan la operación de estos vehículos desde distintos enfoques. Estos modelos incorporan supuestos y escenarios particulares que en ocasiones responden a una limitación del modelo utilizado antes que a las escasas observaciones disponibles. Por ejemplo, se suele asumir que el 100% de la flota que circula son VAC, y se omite la interacción de estos vehículos con peatones y/o ciclistas.
Dentro de los beneficios que se esperan de la autonomía y que estos estudios reportan se encuentra la potencial “estabilización” del flujo vehicular, ya que estas tecnologías eliminan el comportamiento errático y la variabilidad propia de la conducción humana. Asimismo, también se espera un menor consumo energético y un aumento en la seguridad vial. Por su parte, la conectividad permitiría un alto grado de coordinación entre los vehículos, aumentando -en teoría- la capacidad de las vías. La formación de pelotones de VACs permite que un conjunto de estos vehículos circule a altas velocidades y con espaciamientos reducidos entre ellos, logrando tasas de descarga muy elevadas. Este tipo de operación podría ser especialmente relevante en autopistas (y para el transporte de carga), donde los vehículos no deben interactuar con modos activos, su circulación no se ve interrumpida por intersecciones y donde incluso se podría disponer pistas especiales para su circulación.
Las pocas bases de datos de VA disponibles actualmente permiten contrastar resultados anteriores y estudiar preliminarmente su impacto en el tráfico vehicular. En general, estos estudios sugieren que los VA actualmente en operación actúan de forma más conservadora que los VCH. Un análisis de los datos disponibilizados por Waymo[1] indica que esos VA presentan mayores tiempos de reacción al momento de comenzar a descargar desde una intersección semaforizada, mayores distancias con respecto al vehículo de adelante y menores aceleraciones, en comparación con el VCH (Hu et al., 2023). Otro estudio utiliza el sistema de Control de Velocidad Crucero Adaptativo incorporado en algunos vehículos y concluye que estos mantienen distancias de seguimiento mayores que los VCH (Lapardhaja et al., 2024). Así, las colas que forman estos vehículos son menos compactas y utilizan más espacio que aquellas de VCH. Esto aumenta la probabilidad de bloqueo de arcos y cruces, lo que a su vez aumenta la velocidad con que la congestión se propaga en una red. Es bueno notar que cualquier vehículo con cierto nivel de autonomía se comporta de acuerdo a ciertos algoritmos y reglas predefinidas por su fabricante, lo cuales pueden evolucionar en el tiempo. Por ahora, pareciera ser que se ha optado por sacrificar eficiencia en pos de una mayor seguridad.
Esta disparidad de resultados resalta, por un lado, la necesidad de disponer de más datos recolectados en entornos reales, así como de desarrollar modelos más ajustados a esa operación. Por otro lado, también refleja la incertidumbre que aún existe sobre los verdaderos efectos de estos vehículos en el tráfico. Además del impacto operativo en el tráfico, los VA podrían transformar la forma en que nos movemos por la ciudad y cómo percibimos la congestión. La autonomía completa entrega accesibilidad a personas que, por el motivo que sea, no pueden conducir. Permite, además, que el vehículo circule incluso sin pasajeros, por lo que la disponibilidad de estacionamiento en el destino deja de ser un punto a considerar por el propietario del vehículo al momento de decidir si realizar un viaje. Estos aspectos podrían modificar los patrones de viaje en una ciudad. Por otro lado, si las personas pueden realizar actividades (de trabajo y/o de ocio) durante el viaje en un VA, el valor del tiempo en un VA podría ser menor en comparación con aquel en un VCH, como sugieren algunos estudios (Pudane y Correia, 2020; Jara-Díaz, 2024).
En definitiva, la incorporación de VA en el tráfico vehicular ya es una realidad. Si bien ya se observan vehículos completamente autónomos circulando en algunas ciudades y el número sigue creciendo, pasarán varios años antes que constituyan la normalidad en distintas ciudades del mundo. Así, durante un buen tiempo tendremos vías en que coexistirán VCH, vehículos con distintos niveles de autonomía y conectividad, ciclistas y peatones. La disponibilización de más datos y el desarrollo de nuevos modelos permitirá seguir avanzando en la comprensión de este fenómeno y sus impactos.
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[1] Waymo es una compañía propietaria de una flota de vehículos autónomos que ofrece el servicio de transporte en ellos.
Referencias
Hu, X., Zheng, Z., Chen, D., Sun, J. (2023) Autonomous Vehicle’s Impact on Traffic: Empirical Evidence From Waymo Open Dataset and Implications From Modelling, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(6), pp. 6711-6724.
Lapardhaja, S., Godier, J.D., Cassidy, M., Kan, X. (2024) ACC, queue storage, and worrisome news for cities. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 167, https://doi.org/10.1016/j.trc.2024.104809.
Pudane, B. y Correia, G. (2020) On the impact of vehicle automation on the value of travel time while performing work and leisure activities in a car: Theoretical insights and results from a stated preference survey – A comment. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 132, pp. 324-328.
Jara-Díaz, S. (2024) The value(s) of travel time savings considering in-vehicle activities. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 184, https://doi.org/10.1016/j.tra.2024.104092.
