El vehículo moderno tiene muchos ojos puestos en la carretera, sobre todo si es autónomo. Los sensores son una tecnología clave para el futuro del automóvil y se presentan en muchas formas, no solo para guiar al vehículo en su camino, sino también para activar funciones dentro de una cabina cada vez más digitalizada.
Sin embargo, cuando hablamos de sensores automotrices, nos referimos a varios tipos de sensores: cámaras, radares y LiDAR. Algunos sensores de los automóviles actuales son rudimentarios, mientras que otros son más avanzados. A medida que avanzan los vehículos autónomos y los automóviles en general se hacen más inteligentes, las funciones que soportan se tornan más complejas; mientras que las tecnologías de respaldo, como la memoria, el almacenamiento, la potencia de los sistemas de computación y la conectividad, deben formar una plataforma informática sobre ruedas que pueda seguir el ritmo.
Las diferentes tecnologías de sensores tienen diferentes fortalezas
Entre los muchos sensores de un vehículo moderno se encuentran las cámaras, los radares y los numerosos tipos de LiDAR, dependiendo de la función. Las primeras aplicaciones de los sensores en los automóviles fueron los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) con cámaras de visión trasera para ayudar a los conductores a conducir en reversa con mayor seguridad. Cuanto más autónomo es el vehículo, más sensores necesita. Los sensores que recogen información sobre el entorno del vehículo y el interior de la cabina se dividen en las siguientes categorías:
- Cámaras: la cámara, el sensor más parecido a la visión humana, recolecta imágenes que son analizadas por algoritmos informáticos. Entre las imágenes que recolecta una cámara automotriz, se encuentra información sobre el entorno que rodea al automóvil, incluidos otros vehículos, peatones, ciclistas, señales de tráfico, señalamientos y trayectorias de frenado. El procesamiento de algoritmos permite la detección de objetos necesaria para el aviso de salida de carril y el aviso de colisión frontal.
- Radar: un radar de ondas milimétricas (mmWave) puede “ver” mejor que una cámara, lo que lo hace ventajoso para determinadas aplicaciones automotrices, ya que ofrece una resolución y un rendimiento elevados y una buena directividad, además de ser menos propenso a las interferencias o a verse afectado por las condiciones meteorológicas. Sin embargo, el radar de ondas milimétricas se limita a las funciones ADAS debido a su mayor costo; también es menos eficaz para identificar objetos no metálicos.
- LiDAR: el LiDAR, una tecnología de sensores basada en la luz, envía impulsos de señales láser rápidas que rebotan en los obstáculos, como otros vehículos, ciclistas, peatones o un buzón al final de un camino de entrada a una casa. Un instrumento basado en LiDAR mide el tiempo que tarda un pulso en rebotar para poder calcular con precisión la distancia entre el vehículo y el obstáculo. El LiDAR mecánico impulsa directamente un rayo láser mediante piezas mecánicas. Aunque es más preciso, ofrece un campo de visión de 360 grados y recorre distancias más largas, la fabricación del LiDAR mecánico es costosa. El LiDAR de estado sólido es más asequible y se basa principalmente en componentes electrónicos para controlar el ángulo de emisión del láser, pero los ángulos de escaneo son más limitados y es menos preciso.
- LiDAR 3D de tiempo de vuelo (ToF): otro tipo de LiDAR que puede abordar un número creciente de casos de uso automotrices a corta distancia es el LiDAR 3DToF, que no necesita escáner y puede alcanzar un mayor nivel de detalle. Se trata de un tipo de LiDAR cada vez más popular para muchos dispositivos diferentes, incluidos los teléfonos inteligentes, que permite que un sensor de cámara mida la distancia y el volumen utilizando pulsos ópticos de alta potencia en nanosegundos para capturar información de profundidad, normalmente en distancias cortas, de una escena de interés. En un entorno automotriz, el LiDAR 3DToF puede escanear y rastrear objetos, es compatible con el reconocimiento de gestos y los altímetros reactivos, y puede generar una vista de 360 grados del exterior del vehículo para ayudar a estacionarse.
El LiDAR tiene varias ventajas como sensor de vehículos autónomos. Tiene una resolución superior en cuanto a alcance, ángulo y velocidad, y es mucho menos propenso a las interferencias. El LiDAR también puede adquirir una gran cantidad de información, como la distancia, el ángulo, la velocidad y la intensidad de reflexión de un objeto para generar una imagen multidimensional del mismo. La distancia es un factor determinante a la hora de decidir si es mejor una arquitectura LiDAR de corta, media o larga distancia, incluso para numerosas funciones dentro de un automóvil, no solo en el exterior para permitir la conducción autónoma.
Sensores interiores y exteriores
Independientemente del nivel de autonomía, una mayor capacidad para “ver” lo que está delante es una función primordial de la tecnología de los sensores automotrices. Pero a medida que la cabina de un automóvil típico se digitaliza cada vez más, las cámaras, el radar y el LiDAR también cumplen una función dentro del vehículo.
El LiDAR de corta distancia puede monitorear el estado del conductor y los pasajeros para soportar funciones más avanzadas. Entre ellas están el ajuste de la fuerza de despliegue del airbag y la optimización de una pantalla de visualización frontal para detectar la posición de la cabeza y el reconocimiento facial de conductores y pasajeros específicos para ajustar preferencias predefinidas. El LiDAR también puede permitir controles sin contacto mediante el reconocimiento de gestos.
Hay muchas funciones básicas en el automóvil que se pueden realizar con la tecnología gestual, en lugar del tacto o la voz. Esto abarca los controles ambientales, como la calefacción y el aire acondicionado, la selección y el volumen de la música, la navegación por GPS y el manejo de llamadas de voz. Según qué tan avanzada sea la cabina del vehículo, un conductor podría usar un gesto para transferir aplicaciones desde la pantalla principal al clúster de instrumentos y viceversa.
La tecnología de reconocimiento de gestos funciona esencialmente reconociendo el movimiento humano como método de entrada (movimientos específicos que se corresponden con una orden) y los sensores y las cámaras que controlan los movimientos de las personas detectan esa entrada. Además de permitir al conductor controlar la música o el audio y las llamadas entrantes, o navegar por los sistemas telemáticos, la tecnología de reconocimiento de gestos puede detectar cuando un conductor está cabeceando o se encuentra en apuros debido a un problema de salud repentino, lo que permite a un vehículo semiautónomo detenerse con seguridad y pedir ayuda.
Sea cual sea su función, la tecnología de reconocimiento de gestos se basa en sensores, algoritmos e inteligencia artificial (IA) para detectar gestos específicos y actuar en consecuencia, según el entrenamiento del sistema. Cualquier sensor o cámara que se utilice requiere una vista sin obstáculos de un área 3D dentro de la cabina. Las tecnologías de visión por computadora y aprendizaje automático impulsadas por algoritmos e IA analizan los gestos en tiempo real y los traducen en comandos también en tiempo real, según una biblioteca de movimientos manuales archivados.
LiDAR no es la única tecnología de sensores que puede permitir el reconocimiento de gestos en cabina. Los sensores de radar con tecnología de ondas milimétricas pueden proporcionar una precisión muy superior a la de las cámaras por su capacidad de detección de movimientos finos, que permite detectar y distinguir a varias personas dentro de un automóvil e incluso atravesar materiales como el plástico, los paneles de yeso y la ropa. Esto les permite ser menos invasivos, ya que los sensores pueden ocultarse detrás de una consola y colocarse dentro o debajo de otros materiales en el interior del vehículo, sin comprometer la estética del vehículo, al tiempo que se mantiene la privacidad de los pasajeros para los sistemas de monitoreo en cabina.
Respecto de las aplicaciones en cabina, significa que un radar mmWave puede detectar la presencia de una persona incluso en condiciones ambientales difíciles, como luz intensa y oscuridad. Los sensores de radar mmWave pueden diferenciar entre un niño y un adulto sentados en los asientos, de modo que el despliegue del airbag podría ajustarse en consecuencia. Un mmWave también puede detectar quién no debería estar en el vehículo, como un intruso potencial fuera del automóvil. Una función más avanzada de la detección por radar en cabina es el monitoreo de las frecuencias cardiaca y respiratoria del conductor y los pasajeros mientras el automóvil está en movimiento.
Todas las tecnologías de detección utilizadas en aplicaciones automotrices avanzan y evolucionan: cada vez son más pequeñas, más potentes y menos invasivas. Las cámaras, el radar y el LiDAR, combinados con una potencia de sistemas de computación más rápida, son fundamentales para permitir funciones más inteligentes en la cabina y una autonomía total. Pero todo este avance y evolución requiere que otros componentes electrónicos estén a la altura.
Más sensores requieren más potencia de sistemas de computación
Un automóvil actual puede incluir más de 200 sensores en función de su nivel de autonomía, en especial, a medida que las tecnologías de sensores, como LiDAR, se vuelven más económicas, reducen su tamaño y aumentan su eficiencia energética. Los sensores también son cada vez más eficientes en el uso de datos y tienen mayor capacidad para recopilar los datos generados por múltiples tipos de sensores dentro del vehículo e introducirlos en una plataforma informática sobre ruedas.
El proceso de combinar datos de múltiples sensores se conoce como “fusión de sensores” y permite una mayor precisión. En los vehículos autónomos, esta fusión significa que pueden tomarse decisiones más seguras incluso si los sensores individuales no son completamente fiables por sí solos. Cuanto mayor sea el número de sensores del automóvil, mejor podrá responder en tiempo real a las distintas situaciones de conducción, incluidos otros vehículos, personas y animales en la carretera.
Sin embargo, todos estos datos, así como la información procedente de los sistemas de computación periférica que complementan lo que el automóvil puede recopilar por sí mismo, implican que las capacidades informáticas del automóvil deben estar a la altura. Todos los automóviles necesitarán memoria ultrarrápida, procesadores multinúcleo, motores gráficos, unidades de almacenamiento de estado sólido (SSD) basadas en memoria no volátil rápida (NVME) de mayor capacidad y velocidad, y conectividad ultrarrápida para captar, almacenar y procesar las cantidades cada vez más inmensas de datos generados por múltiples tipos de sensores para casi todas las funciones de conducción autónoma y en cabina.
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