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Google recorre más de 3 millones de kilómetros con vehículos autónomos

Google alcanza la cifra de 3,2 millones de kilómetros recorridos con automóviles autónomosGoogle sigue con paso firme en su aventura automotriz y ya ha recorrido más de dos millones de millas (3,2 millones de kilómetros) en la vía pública con sus coches autónomos.

Google reveló por primera vez que estaba trabajando en la tecnología de auto-conducción en el 2010. Desde entonces, sus vehículos autónomos han recorrido más de tres millones de kilómetros, mejorando considerablemente su rendimiento en diferentes situaciones de conducción.

«Es relativamente fácil dominar el primer 90% de la conducción, viajando por autopistas, en tráfico urbano diurno o en intersecciones simples, pero para crear un coche completamente autónomo, sabíamos que íbamos a necesitar experiencia en situaciones más desafiantes e interesantes», explicó Dmitri Dolgov, director del proyecto de coche autónomo de Google.

Cuantos más kilómetros han realizado los coches, enfrentándose a diversas situaciones, más ha aprendido Google para su desarrollo. El segundo millón de millas recorrido por estos vehículos con tecnología de auto-conducción ha sido determinante para que aprendiesen a hacer frente a situaciones incluso fuera de lo común.

Los coches autónomos de Google también han conseguido obtener una mejor comprensión de los matices de la conducción humana, es decir, predecir lo que otros conductores quieren hacer. Y es que, las interacciones entre los conductores humanos, son mucho más difíciles de interpretar o reconocer por parte de los vehículos autónomos.

Por último, una de las habilidades más importantes que los coches de Google han aprendido es cómo conducir con mayor suavidad, logrando dar una sensación de mayor seguridad al resto de usuarios de la carretera.

Tras este proceso, quedaría un 10% para completar el desarrollo de los coches autónomos de Google. Esta última fase consiste en que los vehículos pasen la mayor parte del tiempo circulando por ‘calles complejas’ de ciudad, puesto que son los mejores entornos para detectar obstáculos como obras, vehículos de emergencia, vehículos en doble fila motos, bicis, etc…

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