Las condiciones meteorológicas son uno de los grandes desafíos para los coches autónomos. Ya hace unos meses el artículo Conduciendo en Círculos en Slate recopilaba algunos “peros” actuales, como que los coches autónomos son incapaces de evitar los baches y los rotos en el asfalto o funcionar bajo lluvia o nieve intensa o con niebla —y ni mencionar si es de noche y además se dan todas esas condiciones anteriores a la vez.
De hecho ni siquiera hace falta que la lluvia sea intensa y apenas basta con que el asfalto esté mojado para que un coche autónomo «pierda el equilibrio» e incluso prácticamente se lleve por delante a algunos peatones. «La combinación entre el asfalto mojado y los reflejos del sol, dependiendo del ángulo y posición del vehículo pueden provocar que las cámaras tengan dificultades para reconocer todo tipo de objetos, incluyendo las marcas en el asfalto y las señales», explican en Korean Competition Shows Weather Still a Challenge for Autonomous Cars.
Estos dos vídeos (asfalto mojado vs asfalto seco) comparan como el mismo vehículo, con el mismo equipo y recorriendo el mismo circuito se comporta de manera distinta cuando las condiciones meteorológicas varían; con el asfalto seco primero y con el asfalto mojado después, que es cuando el vehículo se vuelve errático —por ejemplo, deteniéndose sin motivo aparente, casi atropellando peatones o aparcando prácticamente “al toque”. A través de este enlace se pueden ver ambos vídeos simultáneamente para compararlos.
Aunque antes de todo los coches autónomos deben de ser capaces de conducir bien con buen tiempo, lo cierto es que más allá de las exhibiciones bajo el sol de California queda todavía mucho recorrido antes de que los coches autónomos sean una realidad; si acaso llegan a serlo alguna vez o al menos en un plazo razonable,
Los coches autónomos conocen las normas de circulación y saben lo que pueden y lo que no pueden hacer en prácticamente cualquier situación con la que pueden encontrarse. Pero si los sensores no envían datos suficientes o si éstos no son lo suficientemente precisos, entonces cualquier decisión que tomen será muy probablemente desacertada.
