Que tu coche te avise de un obstáculo antes de que lo que veas: así es el vehículo conectado con 5G que prueban SEAT y Telefónica

Tras mostrar, durante el pasado Mobile World Congress de Barcelona, algunos casos de uso del 5G aplicado a la seguridad vial, Telefónica y SEAT presentaron en septiembre un sistema IoT (Internet de las Cosas) para avisar al conductor de los riesgos en la carretera y prevenir posibles accidentes.

Este sistema, que consta de cuatro componentes con un drone y un coche conectado como protagonistas, busca aumentar la seguridad en carretera, tanto para los conductores como para otras personas que se encuentren en ella. Ahora, tras más de seis meses de trabajo por parte de SEAT y Telefónica, hemos podido comprobar por fin cómo funciona en dos casos de uso diferentes.

De momento, ciclistas y vehículos estacionados

El objetivo de este sistema IoT desarrollado por Telefónica y SEAT es "dotar al conductor de un sexto sentido", nos dice César de Marco, Responsable del Proyecto 5G "Connected Car" de SEAT. Dicho en otras palabras, la idea es proporcionarle una información predictiva para que pueda anticiparse a los riesgos y evitar un posible accidente tomando las decisiones oportunas. Para ello, el sistema se sirve de cuatro elementos:

• Una red móvil, en este caso, de Telefónica.
• Un dron con una cámara y un tarjeta SIM que le permite estar conectado a la red.
• Un servidor o MEC (Multi-Access Edge Computing) conectado a esa red.
• Un vehículo con unas antenas y una Unidad de Control Telemática (TCU) instaladas que también permanece conectado a la red gracias a la tecnología C-V2X (Cellular Vehicle to Everything).

Los dos casos de uso en los que se hemos probado el sistema han sido, por un lado, la presencia de un ciclista rodando por la misma vía, y por otro, la existencia de un coche parado en la carretera a causa de avería u otro tipo de incidente. No obstante, Luis Simón Gómez, Jefe de Nuevos Negocios IoT de Telefónica, nos ha asegurado que existe la posibilidad de "entrenar" al sistema para que detecte también peatones, animales o desprendimientos en un futuro.

El lugar elegido para la prueba ha sido una carretera próxima al madrileño pueblo de Robledillo de la Jara, ya que, según la DGT, el 70% de los accidentes donde está implicado un ciclista se concentra en carreteras convencionales de este tipo, es decir, de una sola vía, sin arcenes y con curvas que dificultan la visibilidad.

En cuanto a la decisión de usar un dron, Rubén López, Jefe de la Unidad de Medios Aéreos de la DGT, nos explica que los drones son el complemento perfecto para zonas a las que no puede llegar un helicóptero. En cualquier caso, Luis Simón Gómez ya nos adelanta que la idea de este tipo de sistemas IoT es que puedan instalarse en cualquier sitio: "Aquí tenemos una cámara móvil instalada en un dron", nos dice, "pero también podríamos tener una cámara fija instalada en un semáforo".

Aviso acústico y visual con margen de maniobra

Básicamente, el sistema IoT de prevención de riesgos en carretera funciona de la siguiente manera: la cámara del dron captura imágenes de lo que sucede en la carretera y éste, gracias a una tarjeta SIM, las envía en tiempo real al servidor o MEC de Telefónica a través de la red móvil del operador.

Este servidor, que actualmente está ubicado en Alcobendas y que próximamente estará conectado con la plataforma DGT 3.0, recibe las imágenes, las procesa, detecta si hay un ciclista o un vehículo parado en la carretera y envía una alarma al coche conectado de SEAT. Esas imágenes y datos, por cierto, son anonimizados para respetar la privaciadd y todo el proceso cumple la GDPR, afirman desde Telefónica.

Dicho coche, un Ateca FR en nuestro caso, está conectado a la red gracias, como decíamos, a la tecnología C-V2X, un protocolo estándar para todos los fabricantes que permite la comunicación entre la red interna del vehículo y el entorno de éste (el servidor de Telefónica, la futura plataforma DGT 3.0 de la Dirección General de Tráfico, los sistemas de señalización e infraestructura, otros vehículos, etc.).

De esta forma, el conductor recibe un mensaje acústico y visual (con el dibujo de un ciclista o de un obstáculo) en el cuadro de instrumentos y puede anticiparse al peligro. En las dos pruebas que hemos hecho, el mensaje ha aparecido con suficiente antelación para avisarnos a tiempo de la presencia tanto del ciclista como del vehículo parado en dos curvas sin apenas visibilidad.

Un sistema que funciona, pero que aún no veremos

Tras haber comprobado la utilidad de este sistema IoT, nos surgen un montón de preguntas. La más importante es: ¿cuándo veremos por fin este tipo de soluciones en la carretera? "En un futuro no muy lejano", nos dicen sus responsables, pero no nos especifican cuándo. Y es que, como sucede en todos los casos de uso del 5G y del IoT, aún faltan muchas cosas por pulir.

En primer lugar, los representantes de Aeorum, responsables del dron utilizado en la demo, aseguran que la regulación referente al vuelo de drones tiene que avanzar porque, como siempre, "la tecnología va más rápido que la legislación". Por ejemplo, actualmente es obligatorio por ley que haya una persona allí presente pilotando el dron, pero en un futuro, estos drones podrían pilotarse a muchos kilómetros de distancia (como ya sucede con algunos, que tienen licencia para ello).

Del mismo modo, es necesario desarrollar baterías más eficientes energéticamente hablando: "con las de iones de litio ya hemos ganado 10 o 15 minutos más de autonomía que con las de polímero de litio", nos dicen desde Aeorum, pero los 25-28 minutos de autonomía que ofrecen aún resultan insuficientes.

Por otro lado, a pesar de que las pruebas se han realizado sobre una red 4G con capacidades mejoradas y los resultados han sido buenos, es necesaria la implantación de la red 5G para que la latencia sea aún más baja y se reduzca el tiempo que transcurre entre que el dron captura la imagen y el conductor recibe el mensaje.

En cualquier caso, la idea es que este tipo de sistemas IoT evolucione; de hecho, Luis Simón Gómez asegura que, gracias al machine learning, el MEC es capaz de ir aprendiendo para ser cada vez más preciso en la detección de riesgos en carretera. No sabemos qué nos deparará el futuro, pero bienvenida sea cualquier iniciativa destinada a reducir los accidentes en carretera, ¿no?