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Los sistemas avanzados de asistencia a la conducción, más conocidos como ADAS, necesitan generar un reconocimiento fiable del entorno del vehículo para detectar situaciones de riesgo y poder asistir al conductor. Esa imagen virtual de todo lo que sucede alrededor del coche se genera con la información que la unidad del control del sistema recibe de diversas fuentes. Pero, ¿cuáles son esas fuentes, qué datos aporta cada una y cómo se complementan? Carglass destaca, por un lado, sensores como cámaras, radar, ultrasonidos y láser LiDAR; y, por otro, los sistemas que reciben información detallada tridimensional sobre la vía procedente del sistema de navegación.
Es el componente principal del sistema y suelen estar montadas en la parte superior central del parabrisas. Por este motivo, cuando se sustituye un parabrisas, hay que desmontar las cámaras del cristal roto, montarlas en el nuevo y recalibrarlas para asegurar que funcionan con la máxima precisión y proporcionan la información correcta a los sistemas de seguridad.
Las cámaras tienen muchas ventajas, como su amplio rango de visión (de 50 a 500 metros, y de hasta 180º) y que reconocen colores. Registran los objetos espacialmente, determinan su distancia y reconocen espacios vacíos. Además, con la ayuda de diferentes algoritmos y el uso de la inteligencia artificial, son capaces de ofrecer un reconocimiento fiable de peatones, animales y objetos; y de leer letras y números en las señales de tráfico. Eso sí, las cámaras solo pueden “entender” lo que haya sido previamente clasificado en su software.
A pesar de su capacidad de visión, las cámaras no podrían alimentar de información por sí solas a los sistemas de seguridad ADAS: ofrecen problemas de visión cuando están sucias, llueve, nieva o hay niebla; y también están sujetas a ilusiones ópticas naturales.
El radar -que suele estar instalado tras la parrilla delantera del vehículo, tras un plástico de protección- sirve a apoyo para localizar objetos, tanto estáticos como en movimiento. Gracias al efecto Doppler, es capaz de determinar con precisión la velocidad relativa, distancia y posición de los objetos que se encuentran en los alrededores del vehículo. Tiene un elevado alcance (250 metros y 360º), no se ve afectado por las inclemencias meteorológicas y mide todos los valores relevantes (ángulo, distancia, velocidad, parámetros del material), sin necesidad de realizar cálculos. La debilidad del radar es que no tiene “capacidad semántica”; es decir, no es capaz de reconocer formas, colores y objetos determinados.
Se trata de un sensor caro y complejo, que será clave en la futura conducción autónoma, pero que en la actualidad montan muy pocos modelos. El punto fuerte del láser LiDAR (Light Detection and Ranging, por sus siglas en inglés) es su capacidad para medir con precisión en 3D (distancia, posición y altura) a mucha distancia (200 metros de alcance). Pero también necesita el apoyo de otros sensores porque su alcance se reduce drásticamente en condiciones de niebla, lluvia o cuando está sucio, y no reconoce colores, aunque sí materiales.
Van instalados en los paragolpes y son muy fiables. Funcionan con la técnica del sonar (al igual que los murciélagos), enviando impulsos ultrasónicos que rebotan en los objetos y cuyos ecos son analizados para obtener información. Eso sí, solo sirven para los sistemas de asistencia a la conducción relacionados con el estacionamiento del vehículo, ya que tienen un alcance de seis metros y solo funcionan a bajas velocidades.
Algunos automóviles también emplean los datos de los mapas digitales tridimensionales generados por los sistemas de navegación. Su gran ventajas es que no dependen, como los sensores, de un alcance determinado: su información (la cartografía 3D de toda la red viaria) está ya registrada, lo que permite generar un horizonte virtual con la ruta que hay por delante de nosotros, con todos sus atributos relevantes.
Los mapas ADAS de algunos sistemas de navegación proporcionan información de elevada calidad sobre la carretera, con datos precisos de la pendiente, los carriles, la curvatura o los límites de velocidad. Además, esos mapas se alimentan y actualizan constantemente con la información de millones de vehículos que los equipan.
Por ejemplo, los datos de alta precisión sobre la curvatura y la pendiente de la carretera ayudan a los sistemas de control de crucero predictivo a frenar y acelerar de forma proactiva. También ayudan a los sistemas ADAS de guiado y el mantenimiento del carril en tramos de autopista y en cruces complejos, proporcionando una valiosa información del número de carriles, sus conexiones, el tipo de divisor entre ellos o la forma de los cruces. Los mapas de los sistemas de navegación también ofrecen información a los sistemas ADAS sobre los límites de velocidad de las vías, semáforos o señales de tráfico.
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