- La conducción autónoma se basa en sistemas avanzados (ADS) que combinan sensores, cartografía HD, IA y actuadores para asumir las tareas de conducción.
- La clasificación SAE establece seis niveles (0 a 5), desde la ausencia total de automatización hasta el vehículo completamente autónomo sin volante ni pedales.
- Hoy predominan coches de nivel 1 y 2, con algunos sistemas de nivel 3 y pilotos de robotaxis de nivel 4 en entornos muy delimitados.
- El despliegue masivo depende tanto de la madurez tecnológica como de la regulación, la seguridad, la ciberprotección y la aceptación social.
La conducción autónoma ha pasado en muy poco tiempo de ser un concepto de película de ciencia ficción a convertirse en uno de los grandes objetivos de la industria del automóvil. Cada año se anuncian nuevos sistemas, proyectos piloto y cambios legales que nos acercan a la idea de subirnos a un coche, marcar un destino y olvidarnos del resto del viaje.
Aun así, todavía estamos lejos de ver coches sin volante circulando de forma masiva por nuestras ciudades. Lo que sí tenemos ya en el mercado son vehículos con distintos niveles de automatización y una buena colección de asistentes de ayuda a la conducción (ADAS) que van allanando el camino hacia esa autonomía total. Vamos a desgranar de forma clara cómo funciona todo esto, qué tecnologías llevan a bordo estos coches, cuáles son los niveles SAE, qué avances reales hay y qué retos faltan por resolver.
¿Qué es realmente la conducción autónoma?
Antes de hablar de niveles y marcas, conviene dejar claro que no todo sistema «inteligente» del coche implica conducción autónoma. La referencia que usa casi toda la industria es el estándar J3016 de SAE International (Society of Automotive Engineers), donde se define con bastante precisión qué se considera conducción automatizada y cómo se clasifica.
De forma sencilla, podemos decir que la conducción autónoma es la capacidad de un vehículo para asumir de manera sostenida parte o la totalidad de las tareas dinámicas de conducción (acelerar, frenar, girar, vigilar el entorno, reaccionar ante imprevistos…), con diferentes grados de supervisión del ser humano. En los niveles más altos, el coche puede circular sin que haya ninguna persona pendiente de lo que ocurre.
Para lograrlo, un vehículo autónomo combina sensores, procesadores, actuadores y software capaces de percibir el entorno, interpretar lo que está pasando, planificar una maniobra y ejecutarla sobre los mandos del coche. Todo ello dentro de unas condiciones para las que ha sido diseñado, lo que se conoce como dominio de diseño operativo (ODD): tipo de carretera, clima, tráfico, iluminación, etc.
La motivación principal de esta carrera tecnológica no es solo la comodidad. Se estima que más del 90 % de los accidentes de tráfico están relacionados con errores humanos. Reducir este factor, mejorar la fluidez en las ciudades y facilitar la movilidad de personas con dificultades para conducir son algunos de los grandes objetivos detrás del coche autónomo.
¿Cómo funciona un coche autónomo por dentro?
Un coche con conducción automatizada no es solo un vehículo «que se conduce solo», sino una plataforma tecnológica compleja. Para que funcione, necesita percibir el entorno, localizarse con precisión, decidir qué hacer y ejecutar esa decisión de forma segura. Todo esto se apoya en varios bloques de tecnología.
En primer lugar están los sensores de percepción del entorno, que sustituyen en cierta forma a los ojos y oídos del conductor. Aquí entran en juego cámaras, radar, lídar, ultrasonidos, sensores infrarrojos y sistemas de visión nocturna, entre otros. Cada uno tiene sus puntos fuertes y sus limitaciones, y por eso lo habitual es combinarlos.
Después entra la parte de posicionamiento y navegación. Un vehículo autónomo debe saber dónde está con una precisión mucho mayor que la que ofrece un GPS convencional del móvil. Para ello usa sistemas de navegación por satélite (GPS, GLONASS, Galileo…), navegación inercial y, en los niveles más avanzados, mapas de alta definición que se comparan continuamente con lo que registran los sensores.
Todo lo que captan estos dispositivos se envía a unidades de control con procesadores muy potentes. Ahí entra en juego la inteligencia artificial: algoritmos de visión artificial, aprendizaje automático y planificación que convierten datos crudos en decisiones concretas sobre el volante, el acelerador o los frenos. Es lo que en la jerga se conoce como sistemas de conducción automatizada (ADS).
Por último, los actuadores (dirección asistida eléctrica, frenos controlados electrónicamente, gestión del motor, etc.) son los encargados de ejecutar las órdenes. Si a esto sumamos los sistemas de comunicación con otros vehículos o con la infraestructura (V2V, V2I), aparece el concepto de coche conectado, clave para la autonomía total en entornos urbanos complejos.
Niveles de conducción autónoma según la SAE
Para no mezclar conceptos, la SAE establece seis niveles de automatización, del 0 al 5, que se han convertido en el estándar mundial. Lo que cambia de un escalón a otro es, básicamente, quién es responsable de las tareas de conducción: el humano, el sistema automatizado o una mezcla de ambos.
Nivel 0: sin automatización
En el nivel 0, todas las decisiones y acciones recaen en el conductor humano. Puede haber ayudas como una alerta de vehículo en el ángulo muerto o un aviso de colisión frontal, pero esos sistemas no controlan ni la dirección ni la velocidad de forma continua. Son solo avisos, no toman el mando del coche.
Nivel 1: asistencia al conductor
En el nivel 1 entran los primeros sistemas que controlan o bien el movimiento longitudinal o bien el lateral, pero nunca ambos a la vez. Por ejemplo, un control de crucero adaptativo que gestiona el gas y el freno para mantener la distancia con el coche de delante, o un asistente de aparcamiento que mueve el volante mientras el conductor pisa los pedales.
Aquí el objetivo principal es hacer la conducción más cómoda y algo más segura, pero la responsabilidad sigue siendo completamente del conductor, que debe supervisar en todo momento.
Nivel 2: automatización parcial
En el nivel 2, ya bastante extendido en el mercado, el vehículo puede gestionar simultáneamente la dirección y la velocidad dentro de un escenario concreto (normalmente autovía o atascos). Esto permite que el coche mantenga el carril, ajuste la distancia al vehículo precedente y se mueva en tráfico denso casi «solo».
Ejemplos típicos son un mantenedor de carril trabajando junto a un control de crucero adaptativo, asistentes de conducción en atascos o sistemas avanzados de aparcamiento que mueven tanto el volante como los pedales. Aun así, el coche de nivel 2 no está preparado para reaccionar por sí mismo ante cualquier imprevisto, y el conductor debe vigilar constantemente y estar listo para intervenir.
Nivel 3: automatización condicional
En el nivel 3 se produce un salto importante, porque el vehículo ya dispone de un sistema de conducción automatizada capaz de asumir todas las tareas dinámicas en determinadas condiciones. El conductor puede «ceder» el control al coche, que se encarga de circular sin necesidad de supervisión continua, pero con matices importantes.
El sistema tiene un ámbito de funcionamiento bien definido (por ejemplo, autopistas congestionadas a baja velocidad) y es capaz de gestionar la conducción hasta que detecta que está a punto de salir de ese entorno o se produce una situación que no sabe resolver. En ese momento exige al humano que retome el mando, dando un margen de tiempo limitado para el famoso handover.
Si el conductor no responde a tiempo o hay un fallo en algún componente clave, el sistema debe ser capaz de llevar el vehículo a una situación de mínimo riesgo, como detenerlo de forma controlada en un lugar seguro.
Nivel 4: alta automatización
En el nivel 4, el coche puede circular sin intervención humana dentro de un dominio de diseño operativo concreto. Ya no se espera que el conductor tenga que reaccionar a una petición de ayuda del sistema; de hecho, podría no haber nadie en el asiento del conductor mientras el vehículo opera dentro de su entorno previsto.
El sistema de conducción automatizada es capaz de afrontar imprevistos y gestionar emergencias para llegar por sí mismo a una situación segura, incluso si nadie toma el control. Eso sí, sigue teniendo limitaciones geográficas o de tipo de vía: puede estar pensado, por ejemplo, solo para zonas urbanas determinadas, campus cerrados o rutas de autopista concretas.
El usuario aún puede pedir asumir el control o desconectar el modo autónomo, pero a diferencia del nivel 3, el vehículo puede retrasar esa desconexión si lo considera más seguro. Y si nadie responde, está obligado a detenerse de manera segura por su cuenta.
Nivel 5: automatización completa
El nivel 5 es el «santo grial»: un coche capaz de moverse en cualquier entorno y bajo cualquier condición en la que pudiera conducir un humano. No hay restricciones de tipo de vía, meteorología o zona concreta, al menos en teoría.
En este escenario, el vehículo puede prescindir totalmente de elementos como volante o pedales, porque no existe la figura del conductor. Una persona simplemente le indica el destino y el coche se encarga de todo, tanto si se trata de un trayecto urbano complicado como de una carretera secundaria de montaña en plena niebla.
Aunque algunas empresas trabajan en prototipos cercanos a este concepto —especialmente en forma de taxis autónomos—, la realidad es que no hay aún vehículos de nivel 5 disponibles para el público general, ni se espera que lo estén a corto plazo.
Coches autónomos y ADAS: en qué punto estamos
Conviene aclarar que a día de hoy no existe en los concesionarios ningún coche de nivel 5, ni siquiera de nivel 4, disponible para el usuario particular. Lo que sí tenemos son coches con múltiples asistentes de ayuda a la conducción (ADAS) y algunos sistemas concretos que alcanzan el nivel 2 avanzado e incluso el nivel 3 en escenarios muy controlados.
Los ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) engloban todas esas ayudas que ya suenan familiares: frenada automática de emergencia, asistente de mantenimiento de carril, control de crucero adaptativo, reconocimiento de señales, cámaras de 360 grados, aparcamiento automático, detección de fatiga, etc. Su función es reducir el riesgo de accidente y aliviar la carga de trabajo del conductor, pero en la mayoría de los casos no lo sustituyen por completo.
En España, la normativa actual es muy clara: no está permitido que el conductor suelte el volante durante la marcha, aunque la tecnología del coche pudiese asumir. Esto limita de facto el uso de sistemas que, en otros países, se consideran automatización de nivel 3, de modo que aquí siguen utilizándose como ayudas avanzadas que exigen la atención constante del conductor.
En otros lugares, como algunos estados de EE. UU. o ciertos países europeos y asiáticos, sí se han autorizado pruebas de conducción autónoma en tráfico abierto, sobre todo con flotas de robotaxis o servicios de movilidad compartida. Son entornos muy vigilados y con condiciones bastante controladas, pero demuestran que la tecnología va madurando.
Ejemplos actuales de sistemas de conducción automatizada
Para aterrizar todo lo anterior, merece la pena repasar algunos de los sistemas más sonados que ya se están desplegando en distintos mercados y que ilustran bien la variedad de enfoques.
BYD God's Eye
God's Eye es el sistema de asistencia avanzada de BYD, lanzado inicialmente fuera de Europa, que se está incorporando incluso a sus modelos eléctricos más asequibles. Utiliza una combinación de sensores LiDAR, cámaras y radares para «vigilar» constantemente el entorno del coche.
Con esa información puede controlar la velocidad, mantener el carril, cambiar de carril en autopista y evitar colisiones en determinadas situaciones. También se ha probado su interacción con semáforos conectados, recibiendo datos en tiempo real sobre la fase del semáforo para anticipar la detención o la reanudación de la marcha.
Aunque su comportamiento en ciudad y en maniobras complejas es muy avanzado, su clasificación real se enmarca en un nivel 2 de automatización: el conductor tiene que supervisar de forma continua y estar listo para tomar el control en cualquier momento.
Tesla FSD (Full Self-Driving)
El conocido FSD de Tesla es un paquete de software que ofrece funciones muy avanzadas de asistencia a la conducción. A diferencia de otras propuestas, se basa casi exclusivamente en un conjunto de cámaras alrededor del vehículo, prescindiendo de lídar y apoyándose en modelos de inteligencia artificial entrenados con millones de kilómetros de datos reales de sus usuarios.
Entre sus capacidades están la navegación puerta a puerta, los cambios automáticos de carril en autopista, el reconocimiento de semáforos y señales, el aparcamiento automático o el famoso «Summon», que permite mover el coche a baja velocidad desde el móvil o la llave.
Pese a su nombre, y a que en algunos vídeos pueda parecer magia, el FSD se considera hoy por hoy automatización de nivel 2 avanzada. Tesla insiste en que el conductor debe mantener la atención y estar preparado para intervenir, porque el sistema aún no tiene capacidad de decisión plena en todas las situaciones posibles.
Ford BlueCruise
Ford ha introducido en modelos como el Mustang Mach-E su sistema BlueCruise, que en España se comercializa mediante suscripción tras un periodo de prueba. Este sistema permite lo que la propia marca denomina conducción «sin manos, con la vista en la carretera» en determinadas autovías y autopistas homologadas como Blue Zones.
Mientras el coche circula por una de estas zonas, BlueCruise controla la dirección, la velocidad, la frenada y la posición en el carril, manteniendo también la distancia adecuada con otros vehículos. Una cámara interior vigila la mirada y la posición de la cabeza del conductor para asegurarse de que sigue atento a la vía.
El conductor puede retirar las manos del volante cuando el sistema lo autoriza, pero debe seguir listo para actuar. El sistema se adapta al tráfico lento, deteniéndose y arrancando en atascos, y puede ceder el control si el usuario lo solicita o si abandona una de las Blue Zones.
Mercedes-Benz DRIVE PILOT
Mercedes ha dado un paso más allá con su DRIVE PILOT, que ha sido certificado como sistema de nivel 3 SAE en algunos estados de Estados Unidos, convirtiéndose en uno de los primeros de este tipo reconocidos oficialmente.
En condiciones concretas —tramos de autopista homologados y velocidades de hasta unos 65 km/h, especialmente en tráfico denso—, DRIVE PILOT puede asumir por completo la conducción. En ese modo, el conductor está legalmente autorizado a realizar otras tareas permitidas por la normativa, ya que el sistema se considera responsable de la conducción mientras está activo.
Para ello, el vehículo incorpora LiDAR, radar, cámaras redundantes y un sistema de posicionamiento de alta precisión, además de una arquitectura pensada para gestionar fallos de forma segura. El sistema se ofrece mediante suscripción y Mercedes trabaja en ampliar su disponibilidad a otros mercados y vías.
Robotaxis y proyectos de nivel 4 «geofenced»
Empresas como Waymo (filial de Alphabet, matriz de Google) o algunos operadores chinos llevan años probando taxis autónomos en áreas urbanas delimitadas. Son vehículos que operan en modo nivel 4 dentro de un área geográfica específica, sin conductor humano al volante, aunque siempre bajo supervisión remota y con estrictos límites.
En el caso de Waymo, se utilizan varios tipos de sensor LiDAR, radar, cámaras, sistemas de posicionamiento y detectores de sonido para reconocer incluso sirenas de emergencia. Su software se ha entrenado tanto en simuladores como en circuitos cerrados y, más tarde, en tráfico real, acumulando millones de kilómetros de experiencia.
Tecnologías clave en la conducción autónoma
Para que todo lo anterior funcione con garantías, los vehículos automatizados se apoyan en un conjunto de tecnologías que se combinan entre sí. Cada fabricante elige su «receta», pero los ingredientes básicos suelen repetirse.
Sensores de percepción del entorno
Los coches autónomos montan varios tipos de sensores, cada uno con su papel específico. Su trabajo conjunto permite construir una imagen tridimensional y dinámica del entorno del vehículo.
Los sensores ultrasónicos son perfectos para detectar objetos muy cercanos, como al aparcar. Funcionan emitiendo ondas sonoras no audibles y midiendo el tiempo que tardan en rebotar. Su bajo coste los ha hecho habituales en sistemas de ayuda al aparcamiento y alarmas perimetrales desde hace años.
Los sistemas de posicionamiento por satélite —GPS, GLONASS, Galileo— permiten saber en qué punto del planeta está el coche gracias a la trilateración con varios satélites. Por sí solos tienen un margen de error de varios metros, pero combinados con otras técnicas de corrección y con datos de mapas de alta definición, su precisión mejora hasta niveles aptos para la automatización avanzada.
La navegación inercial se basa en acelerómetros y giróscopos que estiman la posición, orientación y velocidad del vehículo sin necesidad de referencias externas. Suele usarse como complemento al posicionamiento por satélite para suavizar errores temporales o pérdidas de señal, aunque por sí sola no alcanza la exactitud necesaria para un nivel 4 o 5.
Los sensores infrarrojos y sistemas de visión nocturna aportan información valiosa en condiciones de baja iluminación, permitiendo detectar peatones, animales u obstáculos que las cámaras convencionales verían con dificultad. Algunos modelos de gama alta llevan años ofreciendo esta tecnología como opción.
Las cámaras de vídeo son ya omnipresentes. Son baratas y han mejorado mucho en calidad, pero el reto está en el software capaz de interpretar lo que muestran: líneas de carril, señales, peatones, bicicletas, vehículos, obras, etc. Su rendimiento puede verse afectado por lluvia intensa, niebla, suciedad en la lente o baja luz.
El radar utiliza ondas electromagnéticas para detectar objetos y medir su distancia, velocidad y trayectoria. Funciona muy bien hasta varios cientos de metros y es menos sensible a condiciones climáticas adversas. Por eso se ha generalizado en funciones como el control de crucero adaptativo, el aviso de ángulo muerto o la frenada automática de emergencia.
El LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) lanza pulsos láser y mide el tiempo que tardan en regresar, creando mapas en 3D formados por nubes de puntos con un nivel de detalle muy alto. Esa información permite reconstruir el entorno con gran precisión, incluidos bordes de calzada, obstáculos, mobiliario urbano y otros vehículos.
Cartografía HD, localización avanzada e interpretación de datos
Para alcanzar niveles altos de autonomía no basta con saber «más o menos» dónde está el coche. Se necesitan mapas de alta definición y sistemas de localización que combinen datos de satélites, sensores del vehículo y cartografía precisa.
Algunas empresas especializadas, como TomTom, HERE o Mobileye, se dedican a crear estas cartografías detalladas, incorporando información sobre carriles, señalización horizontal y vertical, elementos fijos de la carretera y otros detalles que facilitan la navegación automatizada. Cada una apuesta por sensores distintos (algunas priorizan el radar, otras las cámaras, otras el LiDAR) para recopilar los datos.
Un enfoque típico consiste en comparar en tiempo real lo que ven los sensores del coche con el mapa almacenado. Si la «imagen» coincide, el sistema puede posicionar el vehículo con gran exactitud, lo cual es crucial para maniobras complejas o entornos muy estructurados como autopistas con múltiples carriles.
Un ejemplo interesante es Super Cruise de Cadillac, disponible en algunos modelos en Estados Unidos. Este sistema permite circular por determinados tramos de autopista previamente cartografiados sin manos en el volante (donde la ley lo permite), combinando mapas HD, cámaras, control de crucero adaptativo y GPS. Sin embargo, no llega a nivel 3: no cambia de carril por sí solo ni sortea obstáculos inesperados, y el conductor debe permanecer siempre atento.
Comunicación vehículo a vehículo e infraestructura (V2X)
Los sistemas de comunicación vehicular permiten que los coches y la propia infraestructura (semáforos, paneles informativos, estaciones al borde de la vía) intercambien datos en tiempo real. Se habla de V2V (vehicle to vehicle) cuando se comunican entre sí, y de V2I (vehicle to infrastructure) cuando lo hacen con elementos de la carretera.
Esta comunicación puede utilizar 5G o tecnologías dedicadas de corto alcance (DSRC) que operan en bandas específicas, con alcances de hasta un kilómetro y capacidad bidireccional. Con ello se pueden enviar avisos de frenada brusca más adelante, presencia de un vehículo detenido, firme deslizante o cambios en la fase de un semáforo.
Aunque no son estrictamente imprescindibles para que un coche autónomo funcione —de hecho, empresas como Waymo han demostrado que se puede avanzar sin depender de ellos—, mejoran mucho la anticipación y la seguridad, y se consideran una pieza importante del futuro ecosistema de movilidad.
Redundancia y seguridad de los sistemas
En un vehículo autónomo, un fallo de software o de hardware no puede traducirse sin más en una pérdida total de control. Por ello, los fabricantes trabajan en arquitecturas con altos niveles de redundancia en todos los sistemas críticos: dirección, frenos, alimentación eléctrica, comunicaciones, sensores, posicionamiento, etc.
La idea es que, si un componente clave falla, otro sistema paralelo pueda tomar el relevo o al menos llevar el vehículo a una condición de mínimo riesgo. Por ejemplo, en un sistema de frenos se puede sustituir la clásica bomba de vacío por una bomba electromecánica controlable tanto por la unidad del control de estabilidad como por el sistema de conducción automatizada, de forma que existan varios caminos para accionar los frenos aunque falle una parte del sistema.
Desde el nivel 3 hacia arriba, esta redundancia no es un lujo, sino una exigencia básica de seguridad, especialmente porque en esos niveles el conductor ya no se considera el responsable directo de reaccionar ante cualquier problema técnico.
Situación actual, retos y futuro de la conducción autónoma
Hoy convivimos con vehículos de niveles 1 y 2 muy extendidos, algunos sistemas puntuales de nivel 3 en pruebas reales y proyectos de nivel 4 muy acotados (robotaxis, rutas de camiones, campus cerrados…). El nivel 5, por ahora, se mantiene en el terreno de la investigación avanzada y las demostraciones tecnológicas.
Los avances no son solo tecnológicos. También hay un importante trabajo en marcos regulatorios y normativas de seguridad. En Europa, la nueva normativa general de seguridad de los vehículos ha abierto la puerta a sistemas de nivel 3, y en países como España ya se ha incluido por primera vez el concepto de «vehículo automatizado» en la Ley de Seguridad Vial.
Aun así, persisten grandes desafíos: definir responsabilidades legales en caso de accidente, garantizar la ciberseguridad frente a posibles ataques, proteger la privacidad de los datos que generan estos vehículos (rutas, hábitos de uso, localización constante) y adaptar las pólizas de seguro a un escenario donde el conductor puede no ser quien toma las decisiones.
También hay cuestiones éticas y de aceptación social nada menores. Muchas personas siguen desconfiando de la idea de subirse a un coche que circula sin nadie al volante, especialmente tras incidentes mediáticos relacionados con sistemas de asistencia mal utilizados. Por eso, fabricantes, Gobiernos y empresas tecnológicas deben trabajar conjuntamente para generar confianza y demostrar, con datos, que estos sistemas reducen la siniestralidad.
En cuanto a plazos, la mayoría de previsiones realistas sitúan una presencia significativa de vehículos de nivel 4 en zonas concretas hacia la década de 2030, sobre todo en forma de servicios de taxi autónomo o transporte de mercancías en corredores específicos. El nivel 5 generalizado se suele proyectar más allá de 2040, y hay expertos que dudan de que se alcance plenamente en todas las condiciones imaginables.
Mientras tanto, es muy probable que durante los próximos 10-15 años sigamos viendo coches cada vez más autónomos, pero con volante y conductor al mando, apoyados por asistentes cada vez más inteligentes: conducción en autopista casi desatendida, aparcamiento totalmente automatizado, gestión avanzada del tráfico gracias al 5G y a la comunicación con semáforos y otras infraestructuras, etc.
Con todo lo que ya se ha desplegado y lo que está en camino, la conducción autónoma avanza firme pero paso a paso: hoy la tecnología convive con el conductor como un copiloto muy capaz, y poco a poco irá asumiendo más decisiones hasta que, en muchos casos, el humano pase a ser solo un pasajero que elige destino mientras el vehículo hace el resto del trabajo.