Así actúan juntos coches e infraestructura en la conducción urbana automatizada

Bosch, líder del proyecto MEC-View, señala en las conclusiones de esta iniciativa que los sensores de infraestructura conectada harán que la conducción automatizada sea más segura y eficiente.

Peatones ocultos a la visión de los vehículos, ciclistas pasando por delante del coche, autobuses que se acercan de repente, gestionar el tráfico de las ciudades puede convertirse en una tarea difícil. De entre toda la infraestructura, las farolas podrían conseguir que el tráfico urbano fuera más seguro y brindar a los vehículos automatizados una visión general de la situación. Este ha sido el tema del proyecto de investigación MEC-View. El proyecto requería que las farolas estuvieran equipadas con sensores de vídeo y LIDAR, y que luego utilizaran tecnología móvil avanzada para proporcionar a los vehículos información crítica en tiempo real, permitiéndoles detectar obstáculos - ya sean otros coches, bicicletas o peatones - de manera rápida y fiable.
 
Tras más de tres años de desarrollo, el proyecto está listo para presentar sus resultados. Los socios del proyecto, que ha recibido 5,5 millones de euros en fondos del Ministerio Federal de Asuntos Económicos y Energía (BMWi) de Alemania, han sido Bosch, líder del consorcio, Mercedes-Benz, Nokia, Osram, TomTom, IT Designers y las universidades de Duisburg-Essen y Ulm. La ciudad de Ulm, partner asociado, ha sido durante estos tres años el campo de pruebas para los sensores en las farolas y la tecnología de conectividad. Los conocimientos adquiridos en el proyecto se utilizarán ahora para desarrollar más en profundidad la tecnología automotriz, la conducción automatizada y la tecnología móvil. Además, la infraestructura construida estará disponible para futuros proyectos de investigación.

La vista de pájaro vence a la vista de hormiga   

Alcanzando hasta seis metros de altura, las farolas se elevan por encima del tráfico rodado. Así, proporcionan una vista de pájaro precisa de lo que sucede en intersecciones concurridas. Este es un conocimiento que los vehículos automatizados necesitarán en el futuro. Si bien los sistemas de sensores de un vehículo (cámaras, radar y LIDAR) brindan una visión precisa de 360 ​​grados, la vista a nivel del suelo no siempre es suficiente para detectar un peatón oculto por un camión, un vehículo que surge de un vado oculto, o un ciclista que se acerca por detrás y cambia de carril rápidamente.
 
"Debido a que el vehículo en sí no puede ver alrededor de las esquinas o a través de las paredes, utilizamos los sensores instalados en las farolas de la calle para extender el campo de visión de los sensores del vehículo", dice Dr. Rüdiger Walter Henn, quien dirige el proyecto MEC-View en el líder del consorcio Bosch. Los socios del proyecto han desarrollado el hardware y el software correspondiente para este propósito; el sistema procesa las imágenes y señales de los sensores de infraestructura, las combina con mapas digitales de alta resolución (mapas HD) y las transmite inalámbricamente al vehículo. Estos datos se fusionan con la propia información de los sensores del coche para crear una imagen precisa de la situación, incluyendo a todos los usuarios relevantes de la carretera.

Transmisión de datos inalámbrica


La tecnología móvil avanzada hace posible la transmisión de información de sensores con una latencia extremadamente baja. Si bien el proyecto MEC-View ha utilizado la tecnología de comunicaciones móviles LTE con una configuración optimizada para este propósito, en el nuevo estándar 5G la transmisión de datos en tiempo real es una función básica. La tarea central de las comunicaciones móviles con latencia optimizada no es solo la transmisión inalámbrica prácticamente instantánea de datos, sino también el procesamiento de esos datos lo más cerca posible de la fuente. Esta tarea es realizada por computadoras especiales, conocidas como servidores de computación de borde móvil (o servidores MEC), que se integran directamente en la red móvil.
 
En definitiva, se combinan los datos del sensor ubicado en las farolas con los datos de los sensores de entorno del vehículo y los mapas digitales de alta precisión. A partir de ahí, generan un modelo de entornos que incluye toda la información disponible sobre la situación actual del tráfico, y lo ponen, inalámbricamente, a disposición de los vehículos. En el futuro, instalaciones como los centros de control del tráfico de las ciudades podrían estar equipadas con dichos servidores, para que puedan compartir los datos con todos los vehículos, independientemente del fabricante, y con otros usuarios de la carretera.

Fusionándose perfectamente con el tráfico
En Ulm, los socios del proyecto han estado probando, desde 2018, la interacción de prototipos de coches automatizados y sensores de infraestructura en condiciones reales de tráfico. Una intersección en el distrito de Lehr, en Ulm, es conocida por su falta de buena visibilidad panorámica. Ahora, las farolas están equipadas con sensores para ayudar a los vehículos automatizados a gestionar el cruce. Los coches que se aproximan a la difícil intersección desde una carretera lateral, deben incorporarse a la carretera principal.
 
Gracias a la tecnología recientemente desarrollada, el coche automatizado es capaz de reconocer a los usuarios de la carretera desde el primer momento y puede adaptar en consecuencia su estrategia de conducción. Como resultado, el vehículo aborda los huecos existentes en el tráfico de la carretera principal y se incorpora sin problemas, ni necesidad de detenerse. Tal desarrollo hará que el tráfico urbano no solo sea más seguro, sino también más fluido. La infraestructura construida permanecerá en Ulm, donde estará disponible para su uso en posteriores proyectos de investigación.
 

Juan Carlos F. Galindo

Juan Carlos F. Galindo

Tras dos décadas dedicado a la comunicación de Productos y Servicios, Innovación, Tecnología, I+D, Televisión y Patrocinios de una gran empresa, me embarco en este blog que dedicaré a mi pasión, la tendencia tecnológica que va a protagonizar la 4ª Revolución Industrial: la Inteligencia Artificial.

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