En España, el sector del transporte representa más del 40% del consumo total de energía y es responsable de aproximadamente el 27% de las emisiones de gases de efecto invernadero. Dentro de este sector, es notable que el transporte de mercancías sea responsable del 40% de las emisiones de CO2, a pesar de constituir solo el 10% de la flota total de transporte.
En respuesta a esta situación, en Europa se está fomentando una línea de investigación destinada a reducir el consumo de energía y las emisiones de este sector mediante la electrificación de flotas y el uso de fuentes de energía alternativas, como el hidrógeno. Los motores eléctricos, además, presentan la particularidad de ofrecer una respuesta muy lineal hasta en las revoluciones más altas, lo que permite la aplicación de potencia de manera uniforme en una amplia gama de velocidades.
Por otro lado, anualmente en España se registran cerca de 50.000 accidentes en centros logísticos durante operaciones de carga y descarga, así como en actividades de limpieza o mantenimiento. Estas tareas, siendo recurrentes y cotidianas, pueden volverse peligrosas en circunstancias adversas, como baja visibilidad, dinámicas inusuales del vehículo o áreas de maniobrabilidad limitada.
Aprovechando la implantación de motores eléctricos, que permiten un control progresivo y sencillo de la velocidad mediante una unidad de control sin necesidad de actuadores mecánicos complejos, la electrificación se alinea perfectamente con la idea de automatizar o asistir en tareas cotidianas recurrentes que podrían volverse complicadas. Esto se logra siguiendo pautas predefinidas, sin requerir que el conductor realice excesivas maniobras y aumentando así el consumo de energía.
Entre estas maniobras susceptibles de automatización, el «encule» (o «docking») resulta especialmente interesante debido a la complejidad que implica maniobrar marcha atrás de manera precisa, especialmente teniendo que maniobrar con ángulos de giro reducidos. La asistencia automatizada en estas maniobras puede ser de gran utilidad en circunstancias complejas, como las mencionadas anteriormente, incluso para conductores experimentados en el transporte de mercancías.
Sin embargo, según datos estadísticos de la Dirección General de Tráfico (DGT) de 2022, sólo se emitieron 35.820 permisos de la clase E (que habilita para conducir vehículos con cualquier tipo de remolque), en comparación con los 784.369 permisos expedidos, que autorizan a transportar remolques ligeros sin haber recibido formación alguna. Esto indica que únicamente el 4% de los conductores autorizados para manejar remolques han recibido formación específica sobre cómo hacerlo. Con esto en mente, la automatización de estas maniobras podría ser una ventaja significativa para los usuarios que ocasionalmente necesitan transportar vehículos, animales u otros tipos de carga sin experiencia previa.
En este contexto, la explicabilidad a través de una interfaz humano-máquina (HMI) juega un papel importante, especialmente considerando que el controlador puede proporcionar o sugerir consignas de control para realizar una maniobra, así como predecir el movimiento del vehículo en respuesta a las instrucciones del usuario. Esta información puede presentarse en el HMI de manera comprensible para el usuario, generando confianza al enfrentarse a situaciones de manejo en las que no están familiarizados.
Además, la selección de una trayectoria adecuada puede variar según los obstáculos del entorno. Mientras que el sistema automatizado puede generar trayectorias para el «docking» en entornos con obstáculos, no siempre es evidente por qué se elige una ruta particular. En este sentido, la explicabilidad juega un papel crucial para generar confianza tanto en el usuario como en el controlador, al explicar por qué se elige una determinada ruta.
En el marco del proyecto AUTOTRUST, Tecnalia R&I está trabajando en el desarrollo de una solución que, utilizando información del entorno, genere una ruta viable para la maniobra de estacionamiento, junto con un controlador robusto que garantice el seguimiento preciso de la trayectoria. Al mismo tiempo, se busca proporcionar a los interesados la información necesaria de manera explicativa para aumentar la confianza en el sistema.