Erick Alexander Reyes Ramírez
Uso de métodos estocásticos para estimar el impacto de vehículos automáticos y
conectados en la seguridad vial de contramedidas de infraestructura.
El Dr. Raúl Abelar, comparte su experiencia e investigación en el campo de métodos estadísticos
para evaluar el impacto de los vehículos conectados y autónomos en la seguridad vial, centrándonos
en los niveles de automatización definidos por la Sociedad Estadounidense de Ingenieros (SAE).
Ejemplos de tecnologías que mejoran el desempeño del conductor incluyen el frenado de
emergencia automático y el control de crucero adaptativo, considerado como automatización de
nivel uno. Este enfoque subraya las consideraciones legales y la importancia de definir con claridad
las responsabilidades al usar la automatización en vehículos. ha ido en constante aumento, y las
proyecciones sugieren que habrá alrededor de 304 millones de vehículos en las carreteras para
2030, aunque con un rango de incertidumbre significativo debido a la naturaleza de las
predicciones. Además, observamos el crecimiento de la adopción de vehículos autónomos, con el
Consejo de Seguridad del Automóvil informando sobre la presencia sólida de vehículos de Nivel 2
desde 2018 y un aumento esperado de vehículos de Nivel 5 hasta 2026. Sin embargo, las empresas
que desarrollan estos vehículos han enfrentado desafíos al acercarse al umbral del Nivel 3, que se
esperaba alcanzar en 2023 con la proyección de 100,000 vehículos en circulación, lo que plantea
dudas sobre la adopción generalizada de vehículos de nivel 3. Aunque la tecnología promete
mejorar la seguridad, existen obstáculos pendientes, como la efectividad de los sistemas de gestión
de tráfico y la recopilación de datos, así como la interoperabilidad con otros sistemas. Esto plantea
la pregunta de si se necesita una inversión adicional en tecnología o si debemos aprovechar al
máximo nuestros datos y conocimientos actuales. La causalidad se emplea para integrar los
accidentes en las estimaciones de cómo estas interacciones ocurren.
Este modelo permite la exploración de cuatro escenarios: A, B, C y D.
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Escenario A: Evaluación de la efectividad de las contramedidas sin automatización del
vehículo. Es decir, analiza cómo funcionan las medidas de seguridad existentes en un entorno
donde los vehículos no son autónomos ni están conectados.
Escenario B: Similar al escenario A, pero en este caso se evalúa la efectividad de las
contramedidas de automatización del vehículo. Aquí analizamos cómo la introducción de la
tecnología de vehículos autónomos puede cambiar la eficacia de las medidas de seguridad.
Escenario C: Se centra en cómo la combinación de tecnologías afecta la eficacia de las
contramedidas. Esto no se limita necesariamente a la automatización de vehículos, sino
que también puede incluir otros avances tecnológicos en seguridad vial.
Escenario D: Analice la conectividad de los vehículos y cómo afecta la eficacia de las
contramedidas. La comunicación entre vehículos y la conectividad de la infraestructura se
consideran factores clave que pueden cambiar la seguridad vial.
dr. Raúl Abelar compartió su experiencia e investigaciones sobre métodos estadísticos para evaluar
el impacto de los vehículos conectados y autónomos en la seguridad vial, centrándose en el
grado de automatización definido por la Sociedad de Ingenieros (SAE).
Los ejemplos de tecnologías que mejoran el desempeño del conductor incluyen el
frenado autónomo de emergencia y el control de crucero adaptativo, que se
consideran automatización de Nivel 1. Este enfoque resalta la importancia de las consideraciones
legales y las obligaciones claramente definidas cuando se utiliza la automatización en los vehículos.
Por los que han crecido de manera constante y se espera que el número de
vehículos en circulación alcance alrededor de 304 millones en 2030, pero debido a la
naturaleza del pronóstico existe una incertidumbre considerable. Además, estamos viendo una
creciente adopción de vehículos autónomos: el Consejo de Seguridad Automovilística informa
fuertes niveles de vehículos de Nivel 2 desde 2018 y un aumento esperado en vehículos de Nivel 5
hasta 2026. Sin embargo, las empresas que desarrollan estos vehículos se enfrentan a problemas al
acercarse a ese nivel. Y se espera que el umbral del Nivel 3 se alcance en 2023, cuando el
número de vehículos en circulación alcance los 100.000, lo que plantea dudas sobre el uso
generalizado de vehículos de Nivel 3. Si bien la tecnología promete mejorar la seguridad, persisten
barreras, como la eficiencia de los sistemas de gestión del tráfico y la recopilación de datos y la
interoperabilidad con otros sistemas. Esto plantea la cuestión de si es
necesaria una mayor inversión en tecnología o si deberíamos hacer el mejor uso de los datos y
conocimientos existentes. La causalidad se utiliza para integrar eventos en estimaciones de
cómo ocurren estas interacciones.