Tecnologías de detección para vehículos autónomos
Por Mark Patrick, Mouser Electronics.
diferentes tecnologías de detección empleadas en vehículos autónomos y sus características
¿De qué hablaremos en esta serie de blogs?
- Las tecnologías de conducción autónoma: una revolución en el mundo del motor
- Cómo superar las percepciones y abrirse al mundo de la conducción autónoma
- Las etapas fundamentales en la autonomía del vehículo
- Tecnologías de detección para vehículos autónomos
- Sistemas V2V y V2I: datos rápidos para vehículos autónomos
- Un marco ético para los vehículos autónomos
Los sensores son elementos tecnológicos fundamentales para el vehículo autónomo
Si queremos que un vehículo pueda transitar de un modo seguro, este debe entender por completo lo que sucede a su alrededor. De no ser así, los vehículos autónomos nunca alcanzarán los objetivos de seguridad vial que la sociedad en general espera de ellos. Para cumplir con las aspiraciones de los pasajeros y aliviar la preocupación social, estos vehículos deberán tener, también, sistemas con conocimiento de lo que sucede en 360°.
Para que un vehículo logre «ver», necesita dos tecnologías fundamentales. En primer lugar, distintos tipos de sensores que puedan detectar objetos electrónicamente, determinar su posición con respecto al vehículo y, si se mueven, saber su velocidad. En segundo lugar, los algoritmos de aprendizaje automático por ordenador necesitan procesar las entradas que vienen de los sensores para inferir parámetros clave sobre los objetos detectados.
¿Se trata de otro coche, una señal de tráfico o un peatón? Para cada clase de objeto, habrá una serie de parámetros relacionados que los sistemas de control deberán conocer. Hasta cierto punto, muchas de estas tecnologías ya están en funcionamiento como sistemas avanzados de asistencia a la conducción (SAAC), pero, para lograr la autonomía completa, es necesario disponer de sensores más sofisticados.
Las tecnologías de detección principales
Hay tres tecnologías de detección claramente importantes para que el vehículo autónomo entienda el mundo exterior: el radar, el LiDAR y las cámaras.
El radar ya se usa en algunas funciones SAAC, como el freno de emergencia y el control de crucero adaptativo, y seguirá siendo esencial para muchos otros fines y a distintas velocidades; por ejemplo, para el aparcamiento automático o el cambio de carril o cuando el tráfico es lento. Los últimos módulos de radar funcionan con longitudes de onda en el rango de los milímetros (mmWave), normalmente a una frecuencia de 77 GHz, y pueden detectar rápidamente el rango, la velocidad y el ángulo de multitud de objetos, con independencia de las condiciones meteorológicas.
Estos nuevos módulos son compactos y baratos; además, teniendo en cuenta el historial contrastado de los radares, son una tecnología de gran fiabilidad. Sin embargo, el radar tiene algunas limitaciones, como la velocidad a la que puede proporcionar datos sobre un objeto o la cantidad de datos que puede transmitir.
El LiDAR funciona de un modo similar al radar, pero utiliza pulsos de luz de un láser en lugar de ondas milimétricas. Puede hacer exploraciones en tres dimensiones millones de veces por segundo y crear rápidamente un mapa virtual del entorno donde se encuentra el vehículo. Los fabricantes de vehículos están adoptando de forma generalizada el LiDAR para sus sistemas autónomos, ya que puede crear una vista aérea y dinámica con la forma y la profundidad de los objetos (por ejemplo, vehículos, peatones o señales de tráfico). El LiDAR es una tecnología de detección que se puede usar junto con el radar, ya que cada una tiene su lugar en aplicaciones específicas.
Un ejemplo de la tecnología LiDAR es el Velodyne Alpha Prime, un sensor de alta resolución y 128 canales con un campo de visión horizontal de 360°, un campo de visión vertical de 40°, un rango de detección de hasta 300 m y una precisión en la resolución de +/- 3 cm. Tiene una frecuencia de imagen de hasta 20 kHz y puede ofrecer hasta 4,6 millones de puntos de datos de objetos por segundo. Velodyne Lidar sigue desarrollando sensores de última generación para clientes como Ford, Honda, Tesla y Mercedes-Benz.
Entre ellos, el radar y el LiDAR aportan muchos datos para los sistemas de navegación de un vehículo, pero no cubren todas las necesidades. Algunas tareas de detección de imágenes precisan de una interpretación más compleja, por ejemplo, el reconocimiento de las señales de tráfico. Para este particular y para otras tareas similares, necesitamos cámaras de alta definición. Al colocar cámaras con gran angular en la parte frontal, trasera y lateral del vehículo, se puede lograr una visión del entorno de 360° y en tiempo real. Este método reducirá el riesgo relacionado con los ángulos muertos, de modo que, al combinar la salida de los sensores de radar y LiDAR, los sistemas autónomos dispongan de una vista real sobre la que basar las decisiones de navegación.
Como hemos visto en el blog anterior, Las etapas fundamentales en la autonomía del vehículo, para lograr la autonomía total (nivel 5 de la SAE), el vehículo debe ser capaz de autoconducirse a cualquier velocidad, bajo cualquier condición meteorológica y sin asistencia humana. Este objetivo depende por completo de que haya multitud de sensores para ofrecer una vista en tiempo real de la carretera y de todo aquello que rodea al vehículo, desde los peatones hasta el mobiliario urbano. En este blog, hemos hablado de tres de las tecnologías de detección más importantes empleadas por los coches autónomos; sin embargo, es de esperar que, con el tiempo, otras tecnologías hayan evolucionado y se puedan utilizar también.
Otro aspecto fundamental en el diseño de vehículos autónomos es la implantación de sistemas y sensores redundantes, de modo que el vehículo pueda seguir funcionando con seguridad cuando algún sensor falle. Es evidente que esta repetición tiene un coste, pero la seguridad de las personas es el factor más importante.
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