El Instituto de Biomecánica (IBV) coordina el proyecto europeo BERTHA, que busca mejorar el comportamiento de los vehículos autónomos para que sean más humanos y seguros. Con la participación de 14 socios de 6 países, el proyecto se centra en desarrollar un modelo de comportamiento de conductores (DBM) que permita a estos vehículos interactuar adecuadamente con su entorno social, incluyendo peatones y ciclistas. BERTHA incluye cuatro módulos: percepción, cognición, afectivo-emocional y control motor, que han sido validados mediante simulaciones y pruebas en condiciones reales. Este enfoque pretende facilitar la aceptación social de los vehículos autónomos al hacer su comportamiento más predecible y comprensible para los usuarios. La validación rigurosa en entornos reales es clave para generar confianza en la movilidad automatizada del futuro.
La movilidad está atravesando un significativo proceso de transformación, avanzando hacia lo que se conoce como Movilidad Cooperativa, Conectada y Automatizada (CCAM). En este contexto, el Instituto de Biomecánica (IBV) ha tomado la iniciativa al coordinar el proyecto europeo BERTHA, que cuenta con la participación de 14 socios provenientes de seis países. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de comportamiento para conductores (DBM) que permita a los vehículos autónomos actuar de manera más segura, humana y predecible, un aspecto esencial para su aceptación social.
En un entorno CCAM, los vehículos autónomos no operan en aislamiento; interactúan con peatones, ciclistas y otros conductores. Aunque un automóvil pueda cumplir con las normas técnicas—respetar señales, frenar adecuadamente y mantenerse en su carril—si su comportamiento es percibido como extraño o agresivo por los usuarios humanos, la confianza en estos sistemas se verá comprometida.
Las interacciones en la carretera no dependen únicamente de reglas explícitas; también están influenciadas por la comunicación implícita y las expectativas compartidas entre los usuarios. Por esta razón, la previsibilidad en las acciones de un vehículo autónomo es crucial: si las personas pueden anticipar cómo actuará el vehículo, será más fácil que confíen en él y lo acepten como parte de su vida diaria.
Para abordar esta necesidad, el proyecto ha creado un modelo de Comportamiento de Conductores (DBM), compuesto por cuatro módulos: percepción, cognición, afectivo-emocional y control motor. Estos módulos han sido validados mediante datos obtenidos tanto en simulaciones como en pruebas reales.
Módulo de Percepción
El módulo de Percepción ha sido diseñado tras capturar horas de datos reales sobre la conducción de diversos usuarios. Ofrece un mapeo en tiempo real a 360° dentro del entorno simulado CARLA. Utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para replicar la atención humana, permitiendo que los vehículos automatizados interpreten y anticipen la atención del conductor en situaciones complejas. Esto resulta en un sistema que no solo responde al entorno sino que lo hace reflejando una conciencia situacional similar a la humana, mejorando así tanto la seguridad como la confianza.
Módulo de Cognición
El módulo de Cognición se compone de dos submódulos: Evaluación de Riesgos y Toma de Decisiones. Estos simulan cómo un conductor percibe y comprende el tráfico circundante para determinar el comportamiento más adecuado según el nivel de riesgo identificado. Este enfoque se basa en el modelo teórico COSMODRIVE y ha sido adaptado a los objetivos específicos del proyecto.
Módulo Afectivo
Construido sobre Redes Bayesianas, el módulo Afectivo predice estados mentales clave como fatiga o estrés al integrar datos fisiológicos y demográficos. Esta comprensión matizada es vital para crear sistemas automatizados capaces de adaptarse a las variaciones del comportamiento humano.
Módulo de Control Motor
Este módulo genera distribuciones probabilísticas para diversas acciones del conductor basándose en datos recogidos de numerosos participantes. Su enfoque probabilístico captura la diversidad inherente a los estilos de conducción humanos—desde cauteloso hasta agresivo—y traduce esto en respuestas contextuales adecuadas del vehículo. Esto permite desarrollar vehículos automatizados que actúan con una predictibilidad aceptable para los usuarios.
Un aspecto fundamental del proyecto BERTHA es la validación rigurosa mediante Pruebas Operativas en Campo (FOT), garantizando que los módulos sean robustos y confiables bajo condiciones reales. Esta validación es esencial para construir confianza social y regulatoria hacia los vehículos automatizados.
Importancia estratégica para CCAM
El desarrollo y validación de estos módulos avanzados posicionan a BERTHA como líder global en la creación de una movilidad automatizada confiable. Al abordar aspectos holísticos y culturales del comportamiento humano al volante, las investigaciones realizadas contribuyen directamente a la visión europea sobre una movilidad segura e inclusiva.
Andrés Soler Valero, coordinador del proyecto BERTHA e investigador en el IBV, señala: «El lanzamiento de los módulos DBM marca un punto crucial para avanzar en el sector automotriz. Al alejarnos de sistemas rígidos hacia un modelo modular del comportamiento del conductor, facilitamos a fabricantes iterar con mayor agilidad».
El proyecto europeo BERTHA, coordinado por el Instituto de Biomecánica (IBV), tiene como objetivo desarrollar un modelo de comportamiento de conductores (DBM) para que los vehículos autónomos se comporten de manera más segura, humana y previsible.
El DBM está formado por cuatro módulos: percepción, cognición, afectivo-emocional y control motor. Estos módulos han sido validados con datos de simulación y pruebas en entornos reales.
La previsibilidad es fundamental porque permite a las personas entender y anticipar las acciones de un vehículo autónomo, lo que facilita su confianza y aceptación como parte de la movilidad cotidiana.
Los módulos se validan utilizando datos procedentes de Pruebas Operativas en Campo (FOT), garantizando que sean robustos y fiables para su integración en sistemas de movilidad automatizada.
BERTHA representa un paso importante hacia una movilidad automatizada similar a la humana y confiable, contribuyendo a la visión de la Unión Europea para una movilidad segura, inclusiva y eficiente.