El cerebro detrás de los vehículos autónomos: ¿Cómo funcionan juntos la IA y los sensores?

Fecha de publicación : 15 September 2025

Publicado por : Sanya Mehra

Los vehículos autónomos ya no existen como un concepto futurista, sino que han surgido como una visión realista, impulsada en gran medida por la inteligencia artificial (IA) innovadora y sistemas de sensores avanzados. Ambos componentes trabajan en conjunto para garantizar una navegación eficiente y segura. La IA se ha convertido en la columna vertebral de los vehículos autónomos al facilitar la detección y la percepción. La IA procesa los datos de los sensores para distinguir y clasificar objetos, como obstáculos, otros vehículos y peatones, garantizando una navegación segura.

La toma de decisiones en tiempo real aprovecha al máximo los recursos computacionales de cada vehículo para optimizar las cuestiones relacionadas con la movilidad. En este sentido, la Organización para la Ciencia y la Información (SCI), en su informe de 2024, afirmó que esta actividad mejora el tiempo de reacción en aproximadamente un 34 % en comparación con otras técnicas. Además, la precisión de la predicción es del 97,8 %, lo que se traduce en una reducción efectiva del tiempo. Además, la complejidad de los vehículos autónomos está creciendo rápidamente y la integración de modelos de aprendizaje por refuerzo (AR) específicos de la nube se perfila como una solución prometedora para impulsar las competencias en la toma de decisiones.

¿Cuál es el papel de la inteligencia artificial en los vehículos autónomos?

La IA es el cerebro fundamental de los vehículos autónomos, lo que les permite actuar, decidir y percibir de forma similar a los conductores humanos. La transición hacia la automatización proporciona mayor comodidad, reduce los riesgos humanos y ofrece importantes beneficios ambientales y económicos. Como se indica en el artículo de la NLM de diciembre de 2024, el piloto automático de Tesla se ha relacionado con 17 muertes y 736 ruidos en años anteriores. Estos datos organizacionales han puesto de relieve la imperiosa necesidad de robustez en los vehículos autónomos. Esto se traduce en operaciones consistentes en diversas circunstancias del mundo real, incluyendo condiciones climáticas fluctuantes, patrones de tráfico complejos y acciones viales inesperadas.

Fuente: MDPI

Aprendizaje automático en vehículos autónomos

El aprendizaje automático (ML) es una de las tecnologías de automatización que facilita el diseño de programas informáticos. Esto permite realizar y completar actividades o tareas específicas sin intervención humana, con el apoyo de datos y dispositivos a lo largo del tiempo. Según un artículo publicado por Machine Learning with Applications en diciembre de 2021, se estima que el 94 % de los accidentes de tráfico se deben a errores de los conductores, como distracciones y maniobras inadecuadas. Además, organizaciones no automotrices y fabricantes de automóviles están desarrollando vehículos con diferentes niveles de automatización, como explica la Sociedad de Ingenieros Automotrices (SAE) (véase la Figura 1).

Fuente: Science Direct

Visión artificial para el reconocimiento de objetos

La implementación de dispositivos de IA permite reconocer señales de tráfico, vehículos y peatones mediante modelos de aprendizaje profundo, como las Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Estos modelos también ayudan a evaluar vídeos e imágenes de las cámaras instaladas en los vehículos. Aquí es donde entran en juego los vehículos autónomos, capaces de eliminar la neblina, junto con una robusta detección y reconocimiento de señales de tráfico (TSDR). Como se indica en el artículo de MDPI de octubre de 2021, la incidencia de muertes ha alcanzado los 1,35 millones y se estima que entre 20 y 50 millones de personas resultan heridas cada año, lo que allana el camino para la adopción de vehículos autónomos.

Planificación de rutas y toma de decisiones

Estas son funcionalidades esenciales de la IA que permiten a los vehículos autónomos circular de forma eficiente y segura por las carreteras. Además, la IA analiza fácilmente los datos de sensores en tiempo real mediante algoritmos progresivos para predecir la ruta ideal, evitando con precisión obstáculos como peligros en la carretera, vehículos y peatones. Asimismo, técnicas innovadoras como el Control Predictivo de Modelos (MPC) ofrecen aceleración uniforme, cambios de carril y frenado. Asimismo, la clonación interactiva permite a la IA obtener conocimiento de los patrones de conducción humanos e imitar con éxito las decisiones de expertos en situaciones complejas.

Sensores críticos que impulsan los coches autónomos

Los vehículos autónomos dependen cada vez más de un conjunto de sensores no convencionales para observar su entorno, cada uno de los cuales desempeña un papel exclusivo para facilitar la conducción autónoma eficiente y segura. Estos sensores funcionan en conjunto para desarrollar una comprensión exhaustiva del entorno del vehículo, lo que facilita la toma de decisiones en tiempo real. A continuación, se presentan algunos sensores clave, junto con sus funciones, ventajas y limitaciones.

• LiDAR (Detección y Alcance por Luz): Utiliza pulsos láser ópticos para generar mapas 3D de alta resolución de un vehículo, lo que permite la identificación detallada de objetos, obstáculos y curvaturas de la carretera. Su precisión centimétrica lo hace esencial para un mapeo ambiental exhaustivo. Según el informe de McKinsey de enero de 2023, el precio de los vehículos autónomos con capacidades lidar de Nivel 2+ oscila entre USD 1500 y USD 2000, lo que los hace caros. Sin embargo, el mercado del LiDAR continúa creciendo, con una valoración de USD 3300 millones en 2025, según un informe de Research Nester .
• Radar (Radio Detección y Medición de Distancia): Este sistema destaca en la identificación de la distancia y la velocidad de los objetos mediante el uso de ondas de radio, lo que lo hace esencial para la prevención de colisiones y el control de crucero adaptativo. En comparación con las cámaras y el LiDAR, el radar funciona eficazmente en condiciones de poca visibilidad, como polvo, lluvia y niebla, gracias a su larga longitud de onda. Además, los sistemas de radar 4D avanzados, como los de Arbe Robotics, se centran en mejorar la resolución mediante la optimización de los datos y la clasificación de objetos.
• Cámaras (Percepción Basada en Visión Artificial): Proporcionan datos visuales amplificados, cruciales para detectar peatones, marcas de carril y señales de tráfico mediante redes neuronales convolucionales (CNN). Por ejemplo, el sistema de conducción autónoma completa (FSD) de Tesla depende en gran medida de ocho cámaras circundantes para obtener una percepción de 360 ​​grados. Además, según un estudio realizado por el IEEE en 2023, las condiciones climáticas extremas, como el aumento de la lluvia, reducen la precisión de identificación de objetos específica de la cámara en casi un 40 % a 80 mm/h, lo que pone de relieve la necesidad de la fusión de sensores para vehículos autónomos.
• Sensores ultrasónicos: Utilizan ondas sonoras para una detección de corto alcance de hasta 5 metros, lo que los hace ideales para maniobras a baja velocidad y asistencia al aparcamiento. Son extremadamente rentables y ofrecen un rendimiento estándar en cualquier condición meteorológica. Sin embargo, su alcance es limitado, lo que limita sus funciones complementarias. Además, según un informe publicado por Bosch en 2024, más del 80 % de los vehículos equipados con ADAS más recientes cuentan con sensores ultrasónicos, lo que demuestra su amplia adopción para la detección proximal.

¿Cómo procesa la IA los datos de los sensores en tiempo real?

Los vehículos autónomos dependen de la inteligencia artificial para comprender y actuar en consecuencia según los datos de los sensores en cuestión de milisegundos, con mayor rapidez que los conductores humanos. Al combinar los esfuerzos de numerosos sensores e integrar algoritmos de vanguardia, la IA ha garantizado una toma de decisiones precisa y en tiempo real, fundamental para la seguridad.

Fusión de sensores: combinación de múltiples flujos de datos

Un solo sensor, por lo general, no proporciona un conocimiento ambiental amplio, por lo que la IA combina datos de ultrasonidos, cámaras, radar y LiDAR para superar las limitaciones de cada sistema. Por ejemplo, mientras que el LiDAR proporciona un mapeo 3D detallado, las cámaras ofrecen detalles circunstanciales, como los colores de los semáforos. Además, según un artículo publicado por el Departamento de Transporte de EE. UU. en 2022, la fusión de sensores puede reducir la clasificación errónea de objetos en casi un 60 % en comparación con los sistemas de un solo sensor.

Tiempo de respuesta de la IA versus tiempo de reacción humano

Según el informe de la NHTSA de 2021, la IA procesa datos eficazmente y atiende peligros en 100 a 200 milisegundos, mientras que los conductores humanos tardan un promedio de 1,5 segundos en caso de emergencia. Además, un estudio publicado por el IIHS en junio de 2020 demostró que los vehículos autónomos, equipados con fusión de sensores, pueden superar aproximadamente el 34 % de las colisiones y más de 5000 accidentes causados ​​por reacciones humanas diferidas. Asimismo, la Fundación Nacional de la Ciencia (NSF) señaló en 2023 que la innovación en computación de borde permite a los vehículos autónomos tomar decisiones con mayor rapidez que los modelos anteriores, lo que supone una mejora significativa en la prevención de colisiones.

El futuro de la IA y la tecnología de sensores en los vehículos autónomos

La próxima década será testigo de una transformación en la tecnología de vehículos autónomos, en gran medida atribuida a las revoluciones en sensores y sistemas de IA. En este sentido, dos avances cruciales modificarán rápidamente esta evolución:

• El rol del 5G y V2X (Vehículo a Todo): La comunicación V2X y las redes 5G están preparadas para proporcionar intercambio de datos en tiempo real entre la infraestructura vial, las señales de tráfico y los vehículos, reduciendo así la dependencia de los sensores a bordo. El Departamento de Transporte de EE. UU. estimó en abril de 2023 que la tecnología V2X podría evitar casi 615 000 accidentes anuales para finales de 2030. Además, en 2022, la Asociación Automotriz 5G informó que se ha registrado una latencia inferior a 1 milisegundo, lo que ha permitido una alerta de riesgo inmediata, lo cual es aún más grave para la autonomía a alta velocidad.
• Llegada de la autonomía de nivel 5: Actualmente, Cruise y Waymo operan deliberadamente con prototipos de nivel 4, por lo que la mayoría de los expertos prevén una implementación generalizada del nivel 5 entre 2030 y 2035. Además, según el informe de la AAA de febrero de 2025, casi el 13 % de los conductores en EE. UU. prefieren los vehículos autónomos, lo que supone un aumento del 9 % respecto a años anteriores. Sin embargo, como indica el informe de McKinsey de agosto de 2023, el 95 % de los vehículos más nuevos se comercializarán para 2030, de los cuales el 12 % estarán equipados con vehículos autónomos de nivel 3 o 4.

El camino a seguir para los vehículos autónomos impulsados ​​por IA

Los vehículos autónomos representan una extraordinaria síntesis de inteligencia artificial y precisión de sensores, que operan en armonía para distinguir, elegir y dirigir la carretera. Sin embargo, a pesar del rápido progreso, lograr la tecnología de conducción autónoma sigue siendo un camino continuo. Esto conlleva desafíos, como la persistencia del escepticismo público, obstáculos regulatorios y escenarios extremos. Si bien la IA tiene el potencial de lograr carreteras inocuas y mejor organizadas, la evolución hacia la autonomía total exige una revolución continua y una mayor variación social. En la encrucijada de este auge del transporte, persiste una pregunta: ¿Desearía un coche que se conduzca solo o sigue prefiriendo el control humano? La respuesta podría definir el futuro de la movilidad.