Investigación aplicada en la Ingeniería

Las carreteras inteligentes

Retos de investigación para un nuevo sistema de transporte por carretera

En el nuevo sistema de transporte por carretera, la infraestructura física pierde relevancia y son los nuevos vehículos automatizados y conectados los que van a ofrecer unas prestaciones muy avanzadas. Se requiere un despliegue de infraestructura digital y de conectividad, pero también adaptaciones de la parte física. Además, aparece la necesidad de recarga eléctrica y los usuarios vulnerables requieren una movilidad segura. Todo ello irá acompañado de mucha información digital. Este nuevo sistema lo podríamos denominar carreteras inteligentes, que van a requerir exigentes retos de investigación e innovación a ser abordados por todas los agentes.

Palabras clave: Carretera inteligente, vehículo automatizado, vehículo conectado, infraestructura física, infraestructura digital, conectividad, seguridad vial, clasificación de carreteras.

In the new road transport system, the physical infrastructure becomes less relevant, and it is the new automated and connected vehicles that will offer very advanced features. A deployment of digital infrastructure and connectivity is required, but also adaptations of the physical part. In addition, there is a need for electric recharging and vulnerable users require safe mobility. All this will be supported by a large amount of digital information. We could refer to this new system as smart roads, which will require demanding research and innovation challenges to be addressed by all stakeholders.

Keywords: Smart road, automated vehicle, connected vehicle, physical infrastructure, digital infrastructure, connectivity, road safety, road classification.

Alfredo García García

Dr. Ingeniero de caminos.

Catedrático de Ingeniería de Carreteras

Director del Instituto del Transporte y Territorio

Universitat Politècnica de València

©Matheus Bertelli

Las carreteras inteligentes

Hace unos cien años se empezaron a construir en España carreteras con pavimentos adecuados para la circulación de los nuevos vehículos automóviles, que facilitaban unas prestaciones hasta entonces desconocidas, pero que requirieron una adaptación rápida de la infraestructura viaria, no solo de pavimentos, sino también de geometría y señalización. Esto fue gracias al Circuito Nacional de Firmes Especiales (1926).

Un siglo después, estamos entrando en un nuevo sistema de transporte por carretera en el que la infraestructura física pierde relevancia y son los nuevos vehículos automatizados y conectados (CAV) los que van a ofrecer progresivamente unas prestaciones muy avanzadas. Para lograrlo, no solo se requiere un despliegue de infraestructura digital y de instalaciones para facilitar la conectividad entre los vehículos y con la infraestructura, sino que van a hacer falta ciertas adaptaciones y mejoras de la parte física, incluyendo su completa digitalización. Además, aparece la necesidad de desarrollar instalaciones que permitan la recarga eléctrica de los nuevos vehículos. Finalmente, los usuarios vulnerables pasan a desempeñar un papel importante para facilitar su movilidad y, sobre todo, su seguridad.

Se gestionará mucha información relacionada con el estado de las carreteras, la operación, el mantenimiento, etc. Es necesario recoger, procesar y compartir esta información con el resto de los agentes del sistema. Los proveedores de gestión de la información tendrán un papel muy importante, como servicios públicos y privados, incluso competitivos.

Todo este nuevo sistema lo podríamos denominar carreteras inteligentes, para no perder protagonismo respecto a lo que ahora está primando, que es el servicio que prestan, es decir, un transporte y movilidad por carretera que sea cooperativa, conectada, automatizada y sostenible.

Los CAV actuales equipan diversos sistemas de asistencia al conductor (ADAS) que hacen más segura la conducción. La industria automovilística está realizando un gran esfuerzo de investigación, por lo que los sistemas más avanzados pueden incluso controlar el funcionamiento del vehículo. Así, no todos los CAV funcionan de la misma manera y, además, este funcionamiento va evolucionando con el tiempo.

Ante tanta variedad, la Sociedad de Ingenieros de Automoción (SAE, 2021) desarrolló un sistema de clasificación en seis niveles. El nivel 0 se corresponde con los vehículos de conducción humana. El nivel 1 se refiere a los sistemas de automatización de la conducción que pueden controlar la velocidad longitudinal o la posición lateral del vehículo en el carril. El nivel 2 se refiere a los sistemas que pueden controlar ambas cosas a la vez. Se considera que el sistema solo asiste —no sustituye— al conductor. Además, estos sistemas no son infalibles y pueden desconectarse repentinamente, cediendo el control al conductor, que debe estar atento a la carretera, por lo que surgen riesgos (Figura 1). Este es el nivel de la mayoría de coches que se venden hoy en día en Europa.

Figura 1- Fuente: García, Camacho-Torregrosa y Llopis-Castelló, 2021.

El nivel 3 es capaz de controlar más situaciones y reducir las desconexiones. Se supone que estos vehículos prevén las situaciones de desconexión y solicitan la intervención del conductor con antelación. Se espera que los vehículos de nivel 4 sean totalmente autónomos dentro de tramos de vías que reúnan ciertas características —llamado Dominio de Diseño Operativo, ODD (British Standards Institution, 2020)—, no necesitando la intervención humana en estas zonas. Por último, se espera que los vehículos de nivel 5 —en un futuro lejano— sean totalmente autónomos, independientemente de la zona por la que circulen.

Retos de investigación para la carretera inteligente

Las nuevas carreteras inteligentes requieren muchos y exigentes retos de investigación e innovación en todas sus dimensiones, que deben ser planteados y, sobre todo, abordados por todos los agentes involucrados y de forma coordinada.

Hasta ahora, en el modelo actual, cada Administración de carreteras desarrollaba y gestionaba su red de carreteras y todo giraba alrededor de ella. En el nuevo modelo aparece un terreno de juego mucho más amplio, donde las Administraciones son un agente importante, pero hay muchos más: la industria de vehículos automatizados y conectados pasa a desempeñar un papel muy importante; los proveedores de infraestructura digital y los operadores de telefonía móvil para facilitar la conectividad necesaria; los proveedores de gestión de información que van a incrementar su actividad; los proveedores de electricidad; y, por supuesto, los usuarios.

Todo este terreno de juego va a dar lugar a las carreteras inteligentes, que al principio supondrán una pequeña parte de la red, pero que finalmente irá ampliándose a la mayor parte de la red de carreteras. Por tanto, para que la ingeniería de carreteras no quede relegada, tenemos que participar en ese proceso de investigación y desarrollo sin limitarnos a seguir desarrollando y manteniendo la infraestructura física como hasta ahora.

Entre otros muchos, hace falta abordar retos relacionados con la adaptación y mejora de la infraestructura física para potenciar los beneficios de los vehículos automatizados y conectados, por lo que hay que conocer cómo funcionan y van a evolucionar estos, así como todo lo que tiene que ver con la infraestructura digital y la conectividad. Se trata de investigar qué factores del diseño geométrico, del pavimento y de la señalización pueden producir desconexiones del sistema automatizado por generarles una mala percepción a través de los múltiples sensores que equipan y su procesamiento. Por ejemplo, ya hay investigaciones sobre la anchura mínima de las marcas viales de borde de carril que sirven de guía para mantener al vehículo en el mismo, y los resultados apuntan a que deberían ser de 15 cm para conseguir una alta fiabilidad, teniendo en cuenta la concurrencia de otros factores como el agua de lluvia sobre la calzada (Austroads, 2020).

Todas estas investigaciones permitirán maximizar la longitud de las zonas compatibles con el ODD de cada vehículo automatizado y minimizar así las transiciones entre automatizado y manual, que suponen un riesgo por si el conductor reacciona tarde. El vehículo debe saber cuándo se acerca al final de cada ODD, para lo que harán falta alertas de aproximación a los límites correspondientes mediante mapas HD digitales y dinámicos, apoyándose en la conectividad.

Retos de formación en la ingeniería civil

Para que la ingeniería civil no pierda su función clave en el ámbito de las nuevas carreteras inteligentes, no podemos seguir formando para el desarrollo, explotación y mantenimiento de estas como se ha venido haciendo. Se hace necesario un cambio importante en nuestra formación para cubrir las otras dimensiones tecnológicas relacionadas con el vehículo automatizado y conectado, la infraestructura digital, la conectividad, la digitalización y la electrificación.

Figura 2. Sensores en los vehículos automatizados.
Figura 3. Discontinuidad en marca vial de borde a eliminar.

No se trata de una formación especializada, pero sí para disponer de unos conocimientos suficientes que permitan poder mantener una visión holística del nuevo modelo de carreteras inteligentes necesaria para seguir desempeñando la responsabilidad de su planificación, diseño, desarrollo y gestión. Un ejemplo de ello está relacionado con la sustitución del punto de vista del conductor por las diversas localizaciones y prestaciones de los sensores instalados en los CAV (Figura 2), que va a modificar cómo se determinan las visibilidades disponibles y las necesarias para las distintas maniobras. Otro ámbito afecta a la operación del tráfico, gracias al seguimiento automatizado con control adaptativo de la velocidad (ACC) y a la conectividad entre vehículos y con la infraestructura.

Por tanto, de forma progresiva se debería modificar la propia enseñanza de la ingeniería de carreteras, pero se hace necesario introducir nuevas asignaturas relacionadas con la digitalización y la automatización para el desarrollo, explotación y mantenimiento de infraestructuras, no solo las viarias. Otra vía es la complementariedad con una formación de nivel máster sobre sistemas inteligentes de transporte.

Toda esta necesidad no debería abordarse solo en las escuelas de ingeniería civil, sino que va a ser imprescindible una actualización de conocimientos, al menos, de todos los ingenieros civiles dedicados a las carreteras. Luego, será fundamental diseñar y desarrollar diversos programas de formación permanente en carreteras inteligentes, con intensidades y alcances diversos.

©Samuele Errico Piccarini

Aportaciones de investigación a la interacción entre la infraestructura y los vehículos automatizados

En el Grupo de Investigación en Ingeniería de Carreteras (GIIC) fuimos pioneros en determinar el grado de adecuación de los sistemas de conducción semiautónoma (nivel 2) a la infraestructura de carreteras, es decir, qué factores y con qué límites producen la desconexión o cesión del control al conductor. La cuantificación de estas limitaciones tiene dos ventajas fundamentales: permite que los fabricantes prioricen sus esfuerzos en aquellos aspectos con mayor repercusión a nivel operacional y, además, establece criterios con los que se podrán clasificar y certificar sistemas semiautónomos (niveles 2 y 3), así como definir dominios operacionales.

Las aportaciones del GIIC se han centrado en siete ámbitos:

  • Trazado en planta: se observó que en cada curva de un determinado radio existe una velocidad máxima que estos sistemas son capaces de soportar manteniendo el control del vehículo dentro del carril, que propusimos denominar velocidad automatizada. A mayor curvatura, menor velocidad. En el sistema analizado inicialmente esta velocidad automatizada era inferior a la velocidad de operación para radios inferiores a 450 m (García, Camacho-Torregrosa y Padovani, 2020). Posteriormente, se han observado otros sistemas más recientes, resultando un límite menor.
  • Trazado en alzado: se comprobó cómo los acuerdos convexos más cerrados también presentan problemas con relación a la velocidad a la que son recorridos, siendo necesario aproximadamente un tiempo de percepción de al menos 3 segundos para el sistema (García, Camacho-Torregrosa y Llopis-Castelló, 2019).
Figura 4. Zonas de detención segura en enlace. Fuente: Adaptación de Google.
  • Anchura de carril: se realizaron observaciones del control lateral en muy diversas anchuras de carril y se llegó a establecer un ancho mínimo de 2,75 m para permitir el funcionamiento del sistema semiautónomo (nivel 2) (García y Camacho-Torregrosa, 2020).
  • Marcas viales: el sistema analizado tendía a fallar en configuraciones de entrada y salida de ramales, bifurcaciones y convergencias, es decir, situaciones en las que la actual Instrucción deja un cierto hueco en el marcado vial de borde del carril (García y Camacho-Torregrosa, 2019). De hecho, fruto de esta investigación, la Dirección General de Carreteras del Ministerio de Transportes, en el borrador de la nueva Instrucción de Marcas Viales (8.2-IC, 2020), ha incluido la necesidad de cerrar todos esos huecos dando continuidad a las marcas viales de borde de los carriles (Figura 3).
  • Señalización vertical: como las normativas de señalización viaria están basadas en la conducción humana, se están generando problemas en la adaptación de los vehículos automatizados al evidenciarse diversas limitaciones de los sistemas de reconocimiento de señales verticales, ya que no están concebidas para ellos. Del análisis de diversas investigaciones y acciones internacionales, se han propuesto multitud de recomendaciones para la adaptación y mejora de la señalización con el fin de facilitar no solo la visibilidad, legibilidad y perceptibilidad, sino añadir criterios fundamentales nuevos como la simplicidad, la armonización, la consistencia y la compatibilidad con la conducción humana. Se llegaron a proponer también 26 elementos concretos de la señalización susceptibles de mejora.
  • Platooning de camiones: se ha estudiado el efecto de los pelotones de camiones en la reducción de la visibilidad en las curvas a derecha de autopistas y autovías. Con un modelo geométrico se obtienen las distancias de visibilidad disponibles y la distancia de visibilidad de parada para un vehículo que sobrepasa un pelotón en una curva circular, considerando tanto la conducción humana como la automatizada, donde las características del radar son clave. Se obtiene el radio mínimo para facilitar una distancia de visibilidad de parada segura, siendo mayor para los vehículos automatizados. Los resultados demuestran la necesidad de aplicar contramedidas para garantizar la seguridad con los radios de las normas actuales (García y Pastor, 2021).
  • Localizaciones de riesgo mínimo (MRC): para garantizar que un vehículo automatizado y conectado opere de forma segura es fundamental el diseño de maniobras de riesgo mínimo que permitan al sistema, cuando finalice una zona compatible con su ODD, alcanzar una condición de riesgo mínimo (MRC). Se han planteado y concretado distintas alternativas, para distintas carreteras, de apartaderos de emergencia y zonas de detención segura. La alternativa más segura y con mayor capacidad para una MRC será una zona de detención segura, localizada fuera de las calzadas principales, aprovechando las conexiones, los ramales o las zonas intermedias de enlaces (Figura 4). Esta nueva necesidad de los CAV requiere replantearse el diseño y configuración de la red de carreteras, especialmente de los nudos (García, Camacho-Torregrosa y Llopis-Castelló, 2022).

Finalmente, hemos desarrollado para la Asociación Mundial de Carreteras (PIARC) un proyecto especial sobre una propuesta para un sistema de clasificación de carreteras inteligentes (García, Camacho-Torregrosa, Llopis-Castelló y Monserrat, 2021a). Ninguna de las clasificaciones propuestas antes de 2020 tuvo en cuenta la incipiente llegada de los vehículos automatizados y conectados, que van a requerir la definición de nuevos criterios para clasificar las carreteras. Por lo tanto, una clasificación de carreteras inteligentes (SRC) debería ser un sistema basado en los niveles de automatización y conectividad, pero también en las características físicas de la carretera y los usuarios.

El objetivo principal era explorar la viabilidad de un nuevo sistema SRC, que pudiera proporcionar información a los usuarios y a los vehículos sobre los niveles de las carreteras inteligentes, siendo la base para una planificación eficiente de las inversiones en infraestructura física y digital, para mejorar el rendimiento de la conducción automatizada y los beneficios de la conectividad y, por último, permitir la necesaria gestión dinámica considerando diversos factores variables que impactan en el rendimiento de la automatización.

Entre los beneficios más importantes se encuentra la mejora de la seguridad vial al proporcionar indicaciones adecuadas a los usuarios. El nuevo sistema facilitará una integración más rápida de los CAV. Por último, contar con una SRC significará que la industria del automóvil tendrá más información sobre el funcionamiento de las carreteras y podrá convertirse en un objetivo más claro para ellos.

Se han propuesto cinco niveles de tramos de carreteras inteligentes: desde los tramos humanos (HU) hasta los tramos autónomos (AU), pasando por asistidos (AS), automatizados (AT) y totalmente automatizados (FA) (Figura 5).

Figura 5.

Los diversos escalones se podrán ir superando a través de dos indicadores: el nivel de servicio para la conducción automatizada (LOSAD) y el soporte de la infraestructura para la conducción automatizada (ISAD). El primero representa el grado de preparación de un segmento de carretera para soportar la automatización desde el punto de vista de la infraestructura física, mientras que el segundo se centra en el soporte de la conectividad.

El reto más exigente que hay que abordar es la falta de coordinación entre las partes interesadas. El marco legislativo necesario debe incluir el reparto de responsabilidades, pero debe establecerse un liderazgo claro por parte de las Administraciones de carreteras. Hay demasiadas incertidumbres en muchos factores y relaciones que deben ser abordadas con muchas acciones de investigación y experimentación para definir bien la SRC.

Una SRC inicial debería ser un marco que pueda evolucionar y detallarse en el futuro próximo teniendo en cuenta los avances en la tecnología, los resultados de las necesarias investigaciones y las mejores prácticas de su aplicación a través de experiencias piloto. Se ha demostrado que un nuevo sistema de clasificación para las carreteras que van a convertirse en inteligentes es necesario, pero también factible y posible.

Referencias

1

Austroads (2020). Implications of Pavement Markings for Machine Vision (AP-R633-20). Austroads, Ltd. Sydney (Australia). https://austroads.com.au/publications/connected-and-automated-vehicles/ap-r633-20.

2

British Standards Institution (2020). PAS 1883:2020, Operational Design Domain (ODD) taxonomy for an automated driving system (ADS) – Specification. British Standards Institution. Disponible en: https://www.bsigroup.com/globalassets/localfiles/en-gb/cav/pas1883.pdf.

3

García, A., Camacho-Torregrosa, F.J. y Llopis-Castelló, D. (2022).         Minimal Risk Locations for High-Level Connected and Automated Vehicles. 6th International Symposium on Highway Geometric Design. Transportation Research Board. Amsterdam.

4

García, A., Camacho-Torregrosa, F.J. y Llopis-Castelló, D. (2021). El Dominio de Diseño Operativo para los Vehículos Automatizados. Rutas, 189, pp. 6-15.

5

García, A., Camacho-Torregrosa, F.J.; Llopis-Castelló, D. y Monserrat J. F. (2021). Smart Roads Classification. Asociación Mundial de la Carretera (PIARC). https://www.piarc.org/es/pedido-de-publicacion/36443-es-Clasificaci%C3%B3n%20de%20carreteras%20inteligentes.

6

García, A., Camacho-Torregrosa, F.J.; Llopis-Castelló, D. y Monserrat J. F. (2021b). Clasificación de Carreteras Inteligentes. Routes/Roads. N.º 391. PIARC.

7

García, A. y Pastor-Serrano, D. (2021). Determination of Minimum Horizontal Curve Radius for Safe Stopping Sight Distance of Vehicles Overpassing Truck Platoons. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. DOI: 10.1111/mice.12577.

8

García, A., Camacho-Torregrosa, F. J. y Padovani, P. (2020). Examining the effect of road horizontal alignment on the speed of semi-automated vehicles. Accident Analysis & Prevention. Vol. 146. 10.1016/j.aap.2020.105732.

9

García, A. y Camacho-Torregrosa, F. J. (2020). Influence of Lane Width on Semi-Autonomous Vehicle Performance. Transportation Research Record. Vol. 2674, Issue 9, pp. 279-286. 10.1177/0361198120928351.

10

García, A. y Camacho-Torregrosa, F. J. (2019). Improvements on road marking design to enhance the effectiveness of semi-autonomous vehicles. Transportation Research Board (TRB) 98th Annual Meeting.     

11

García, A., Camacho-Torregrosa, F.J. y Llopis-Castelló, D. (2019).         Influence of the Design of Crest Vertical Curves on Automated Driving Experience. Transportation Research Board (TRB) 98th Annual Meeting.

12

SAE (2021). J3016_202104: Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles. SAE International, US.