El proyecto WEpod se basa en el EZ10, un vehículo diseñado para acomodar 6 personas, accesible a sillas de ruedas y una velocidad máxima de 40 km/h. El vehículo es eléctrico y tiene una autonomía de 100 km. El EZ10 transmite sus datos a una sala de control donde se monitoriza el vehículo y la seguridad de los pasajeros, aunque nunca se podrá conducir el vehículo desde la sala de control. En enero de este año empezó la prueba piloto del proyecto WEpod dónde los vehículos circulan en el campus de la universidad de Wageningen. Si sale bien, se extenderá hasta la estación de trenes de la ciudad progresivamente.

Las grandes marcas de coches (Mercedes, Tesla, Audi, etc.) ya están diseñando sus prototipos de vehículos autónomos para un futuro mercado. Entre ellos también se encuentra Google. Actualmente, Google está testeando su "Self-driving car" en las carreteras estadounidenses para sacar al mercado un vehículo autónomo seguro lo antes posible.

Si hacemos un poco de historia veremos que el primer vehículo realmente autónomo apareció en 1984 en un proyecto del Navlab en la universidad Carnegie Mellon de Estados Unidos. Pero no fue hasta 2008 que un coche fue capaz de detectar una señal de Stop y frenar por sí solo. Desde entonces Google ha estado diseñando y mejorando el vehículo para que un día pueda conducir entre nosotros. Solo en 2012, el vehículo de Google ya había recorrido unos 500.000 km sin un solo incidente en las carreteras estadounidenses.

Pero, ¿por qué necesitamos estos vehículos autónomos? La primera y principal razón es la reducción de accidentes. Varios estudios concluyen que se podrían reducir hasta un 90% de los accidentes en carretera, ya que el principal factor que provoca accidentes es el error humano: distracción, cansancio, consumo de alcohol, etc. En 2012 murieron 1,2 millones de personas en accidentes de tráfico en el mundo, del total de accidentes mortales el 20% estaba relacionado con el consumo de alcohol. Otras ventajas son conducción más eficiente, reducir la necesidad de carreteras sobre-iluminadas y la reducción del tiempo que pasamos en las carreteras, gracias a que los vehículos autónomos pueden comunicarse entre ellos y calcular la exacta cantidad de vehículos que una carretera puede soportar manteniendo la máxima velocidad.

Pero, ¿cómo conduce ese vehículo autónomo de Google? Para empezar, interactúa con Google Maps y su GPS para extraer datos de velocidad de la carretera, intersecciones, informes de tráfico e indicaciones de cómo llegar al destino. También usa otros sensores para obtener datos en tiempo real del entorno, como por ejemplo una cámara de vídeo, sensores de distancia y un LIDAR. El LIDAR es la parte más importante porque es un dispositivo capaz de mapear el entorno para crear imágenes 3D de todo lo que rodea el vehículo a una distancia inferior a 60 metros. Se trata de un radar que usa luz emitida por un láser, haciendo el LIDAR mucho más preciso que el radar. La cámara de vídeo detecta los semáforos y señales de tráfico en el camino y los otros sensores son los encargados de detectar la exacta posición del vehículo y la distancia a los demás vehículos u obstáculos. Finalmente, lo que detectan los sensores y los datos recibidos de Google Maps se introducen en el "cerebro" del vehículo. Este "cerebro" se basa en Inteligencia Artificial y decide cuándo acelerar, frenar o cambiar la dirección de la marcha.

Aunque los vehículos autónomos se van a encontrar retos en temas como la privacidad, seguridad e incluso problemas legales, se estima que en 2040 el 75% de los vehículos en carretera serán autónomos. Así, se reducirá la necesidad de señales y semáforos, incluso la necesidad de carné de conducir. En un futuro, quizás veremos un grupo de vehículos autónomos listo para misiones de rescate en situaciones de catástrofe (terremotos, huracanes o incendios) o, incluso algo tan simple como que los coches dejen a sus pasajeros a su destino y vayan a aparcarse solos.