La vista a vuelo de pájaro mejora la seguridad de la conducción autónoma

En el proyecto Providentia++, investigadores de la Universidad Técnica de Múnich (TUM) han trabajado con socios de la industria para desarrollar una tecnología que complemente la perspectiva del vehículo basada en la entrada del sensor integrado con una vista panorámica de las condiciones del tráfico.

Esto mejora la seguridad vial, incluso para la conducción autónoma.

Las expectativas para la conducción autónoma son claras:

“Los automóviles deben viajar de manera segura no solo a bajas velocidades, sino también en tráfico rápido“, dice Jörg Schrepfer, director de Driving Advanced Research Germany en Valeo.

Por ejemplo, cuando objetos se caen de un camión, la perspectiva “egocéntrica” ​​de un automóvil a menudo no podrá detectar los desechos peligrosos a tiempo.

“En estos casos, será difícil ejecutar una acción evasiva suave“, dice Schrepfer.

Los investigadores del proyecto Providentia++ han desarrollado un sistema para transmitir una vista adicional de la situación del tráfico a los vehículos.

“Usando sensores en puentes y mástiles de señales aéreas, hemos creado un gemelo digital confiable y en tiempo real de la situación del tráfico en nuestra ruta de prueba que funciona las 24 horas del día“, dice el profesor Alois Knoll, gerente principal del proyecto TUM.

“Con este sistema, ahora podemos complementar la vista del vehículo con una perspectiva externa, una vista de pájaro, e incorporar el comportamiento de otros usuarios de la carretera en las decisiones“.

La transmisión del gemelo digital al automóvil está lejos de ser trivial: el gemelo digital necesita saber la ubicación exacta del vehículo al que se transmite la información de la estación del sensor.

Para que esto fuera posible, el socio del proyecto, Valeo, utilizó un sistema IMU-GNSS (unidad de medición inercial: sistema global de navegación por satélite) que consta de una unidad de medición, un sistema de navegación por satélite y un kit cinemático en tiempo real.

“De esta manera, creamos un sistema de coordenadas en tiempo real que es preciso al centímetro más cercano“, explica el experto de Valeo Jörg Schrepfer.

Para sincronizar la información de los vehículos y las estaciones de medición del gemelo digital, los investigadores utilizan el estándar UTC, que proporciona una base uniforme para coordinar el tiempo.

Idealmente, el mapeo digital se superpondría como una segunda capa sobre la perspectiva del automóvil.

Sin embargo, los retrasos de tiempo (latencias) en el sistema general no se pueden evitar por completo.

Desde la detección física por parte de los sensores y el procesamiento de los datos hasta la transmisión por radio al vehículo, pasa el tiempo.

Los datos se empaquetan, codifican y transmiten y luego se decodifican en el automóvil.

También influyen otras condiciones, como la distancia del vehículo a la torre del transmisor en la ruta de prueba y el volumen de tráfico en la red de transmisión de datos.

En una demostración reciente, Valeo trabajó con el estándar inalámbrico LTE (4G), que provocó una latencia de 100 a 400 milisegundos.

“Estas latencias nunca se pueden eliminar por completo. Sin embargo, los algoritmos inteligentes ayudarán”, explica Schrepfer.

“Los resultados serán aún mejores en el futuro cuando tengamos una cobertura total con los estándares de telecomunicaciones 5G o 6G”.

El proyecto de investigación Providentia++ ha creado las condiciones para utilizar estos datos en el vehículo.

El objetivo era crear un gemelo digital escalable y altamente disponible de la situación del tráfico con capacidad en tiempo real.

Para ello, el equipo construyó una ruta de prueba de 3,5 kilómetros en Garching, en las afueras de Múnich, que consta de siete estaciones de sensores.

El prototipo fue desarrollado para permitir la implementación en serie si es necesario:

Los investigadores están trabajando con gemelos digitales descentralizados.

Esto permite que la ruta de prueba se amplíe o se extienda a cualquier longitud deseada.

Para manejar volúmenes de datos de varios gigabytes por segundo, crearon un concepto de procesamiento de datos que optimiza la distribución de la carga entre varias CPU y tarjetas gráficas (GPU).

La calibración de los sensores y el desarrollo de los algoritmos de seguimiento plantearon desafíos de programación especiales, tareas para las que no existía ningún software.

“Ahora estamos utilizando un proceso de calibración automático basado en una hoja de ruta de alta resolución (mapa HD).

Anteriormente no existía, por lo que tuvimos que desarrollarlo“, explica el líder del proyecto técnico, Venkatnarayanan Lakshminarashiman, de la Cátedra de Robótica, Inteligencia Artificial de la TUM y Sistemas en Tiempo Real.

El líder del consorcio, el profesor Alois Knoll de TUM, dice:

“El gemelo digital está listo para la etapa de desarrollo del proyecto.

El concepto funciona de manera confiable en operaciones 24/7 y es adecuado no solo para autopistas, sino también para carreteras secundarias y alrededor de intersecciones“.

Fuente: TechXplore