¿Cuánto falta para el “tráfico inteligente”?

Investigadores de la UMH apuestan por establecer medidas que garanticen la coexistencia entre vehículos autónomos y convencionales

Los vehículos del futuro serán más seguros y eficientes que los actuales y se caracterizarán por una mayor conectividad y automatización. Sin embargo, investigadores del laboratorio UWICORE, perteneciente al Departamento de Ingeniería de Comunicaciones y al Centro I3E de Investigación en Ingeniería de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche, han demostrado que el periodo de coexistencia entre los vehículos autónomos y los vehículos convencionales afectará de forma importante a los efectos esperados de la conducción autónoma. Según este estudio, hasta que al menos un 15% de los vehículos sean autónomos no se verá un beneficio en la fluidez del tráfico y en la capacidad de las autovías. A juicio del director del grupo UWICORE, Javier Gozálvez, será necesario aplicar soluciones para garantizar una coexistencia eficaz entre ambos tipos de vehículos.

Sistema de pruebas para la conexión y funcionamiento de vehículos inteligentes en el campus de la UMH.
Sistema de pruebas para la conexión y funcionamiento de vehículos inteligentes en el campus de la UMH.

Actualmente, el equipo de la UMH trabaja en medidas para favorecer la introducción del vehículo autónomo mediante la aplicación de comunicaciones inalámbricas V2X entre vehículos. Estas comunicaciones permitirán a los automóviles intercambiar información sobre sus maniobras para coordinarlas con vehículos cercanos y garantizar no sólo su seguridad sino también la fluidez del tráfico. Las investigaciones de la UMH han sido realizadas en el marco del proyecto PREDICT (Predicción y caracterización de tráfico con datos de vehículos conectados y vehículos autónomos), financiado por la Dirección General de Tráfico. En el proyecto, los investigadores de la UMH han desarrollado también soluciones de inteligencia artificial, basadas en redes neuronales profundas para optimizar las predicciones del estado del tráfico que utilizan datos de sensores fijos (por ejemplo, espiras) y datos de vehículos conectados.


Descubre más sobre el grupo de investigación UWICORE en este vídeo:

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