El Desafío de la M-30: Por qué Vision-Only debe dominar el subsuelo
La flecha del GPS se congela. La línea de "Navegación" en la pantalla se vuelve gris. Viajas a 70 km/h, en las profundidades de Madrid, rodeado de muros de hormigón e incorporaciones de tráfico desde ambos lados.
Bienvenido a los Túneles de la M-30: la prueba definitiva para la arquitectura Vision-Only de Tesla.
Mientras que las amplias autopistas de California o las llanuras de los Países Bajos ofrecen condiciones ideales para el Full Self-Driving (FSD), el laberinto subterráneo de Madrid representa un caso extremo único que combina hostilidad técnica con ambigüedad regulatoria. Si Tesla quiere desbloquear todo el potencial de DCAS Fase 3 en Europa, no solo necesita manejar rotondas: necesita conquistar la oscuridad.
El Problema de la "Navegación por Estima" (Dead Reckoning)
Durante años, los sistemas autónomos dependieron en gran medida de Mapas HD y triangulación GPS precisa. La lógica era simple: si el coche sabe exactamente dónde está (al centímetro), sabe en qué carril debe estar.
Pero en la M-30, las señales GPS mueren al instante.
En el pasado (Autopilot tradicional), el coche cambiaba a Dead Reckoning (navegación por estima), calculando su posición basándose en la rotación de las ruedas y el ángulo de giro. Era una suposición matemática. Después de 2 kilómetros bajo tierra, esa suposición podía desviarse metros, provocando salidas perdidas o cambios de carril erráticos.
Con las Redes Neuronales de Extremo a Extremo (v12 y posteriores), el paradigma cambió. El coche no debería necesitar saber su coordenada GPS para conducir. Debería conducir como un humano: "Veo la señal de la A-3 a la derecha, veo las líneas del carril, voy hacia allí".
Realidad Actual: En pruebas recientes con v13.x en Europa, hemos visto al FSD tener dificultades para distinguir entre la compleja señalización de las salidas subterráneas de la M-30. La "Visión" es perfecta, pero la "Planificación" (el razonamiento) a veces duda cuando los datos del mapa contradicen la realidad visual.
Una Zona Gris Regulatoria
Hablamos mucho sobre la Regulación UNECE 171 (DCAS).
- Fase 1: Cambios iniciados por el conductor (Autorizado).
- Fase 2: Maniobras iniciadas por el sistema en autopistas (El campo de batalla actual para 2026).
- Fase 3: Entornos urbanos.
Aquí está el punto de fricción: ¿Es la M-30 una autopista o una calle de la ciudad?
Técnicamente, tiene velocidades de autopista (70-90 km/h), pero la complejidad de las incorporaciones, la densidad del tráfico y la falta de señal GPS la convierten en un "entorno urbano de alto riesgo" a los ojos de los reguladores.
Si el FSD no puede demostrar una fiabilidad del 99,99% al mantener su trayectoria sin asistencia de GPS aquí, los reguladores europeos lo usarán como un ejemplo perfecto de por qué el "Vision Only" es insuficiente para la conducción urbana sin supervisión.
El Camino a Seguir
El "Desafío de la M-30" no se trata solo de Madrid. Se trata de demostrar que una red neuronal puede poseer permanencia de objetos y conciencia espacial sin necesidad de conexión satelital.
Buscamos tres mejoras clave en las próximas actualizaciones para considerar esto "resuelto":
- Estabilidad OCR: Lectura de señales aéreas en condiciones de baja iluminación o luces parpadeantes.
- Memoria de Carril: Entender que una línea discontinua que se incorpora desde la izquierda en un túnel suele implicar una incorporación forzada, incluso si la visibilidad está bloqueada por un camión.
- Confianza: Cero "micro-frenado" cuando las condiciones de iluminación cambian de tramos de túnel a cielo abierto.
Hasta que la red neuronal conduzca por estos túneles mejor que un caótico taxista madrileño, el sueño de la conducción "sin supervisión" en Europa seguirá siendo eso: un sueño.
¿Has probado las últimas versiones de FSD en túneles? ¿Se mantiene estable la visualización? Cuéntanoslo en los comentarios.