El automóvil ha experimentado una revolución técnica más drástica en los últimos diez años que aparentemente cualquier otro producto del mercado. Si bien los vehículos propulsados por gasolina y operados por humanos han marcado el estándar en las últimas décadas, las tecnologías de vehículos autónomos actuales cuentan con motores totalmente eléctricos y una gran cantidad de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y funciones de conducción autónoma.
Sin embargo, estas características innovadoras no surgieron de la nada: la aparición de un nuevo conjunto de tecnologías hizo tangibles los niveles de autonomía. En esta publicación, analizaremos más de cerca algunas de las tecnologías de vehículos autónomos más notables en los automóviles actuales.
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Los vehículos nuevos primero deben poder capturar datos del mundo que los rodea para poder ofrecer niveles de autonomía. Para realizar adecuadamente esta tarea, la cantidad y los tipos de sensores de vehículos autónomos han proliferado significativamente durante la última década.
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Cuando hablamos de sensores en el contexto de las tecnologías de vehículos autónomos, normalmente nos centramos en los sensores de imagen. Muchos vehículos autónomos utilizan una combinación de cámaras, radar y LiDAR para mapear su entorno. Las cámaras capturan datos de detección de objetos y reconocimiento visual en formato de imagen, que está más estrechamente relacionado con la forma en que los humanos interpretan el mundo. El radar utiliza ondas de radio para detectar y rastrear objetos, proporcionando información sobre la distancia y la velocidad. A su vez, esto aporta beneficios únicos que las cámaras no tienen, como la capacidad de capturar datos útiles nocturnos y meteorológicos adversos. Finalmente, LiDAR crea mapas ambientales detallados y granulares en 3D utilizando rayos láser de tiempo de vuelo (ToF) para una percepción precisa del entorno.
Muchos sistemas utilizarán los datos anteriores para realizar la fusión de sensores, un proceso que fusiona e interpreta de manera integral datos de cada una de tres fuentes distintas. Juntas, estas tecnologías de detección facilitan la autonomía del vehículo al permitir que los vehículos detecten su entorno.
Además de recopilar datos ambientales, las tecnologías de vehículos autónomos deben interpretar con precisión esos mismos conjuntos de datos. Al interpretar los datos de los sensores para comprender el entorno y tomar decisiones en tiempo real, el aprendizaje automático desempeña un papel clave en la conducción autónoma.
Los algoritmos de aprendizaje automático en vehículos autónomos toman datos de los sensores como entrada y proporcionan una variedad de resultados. Por ejemplo, en un modelo de clasificación de visión por computadora, la salida del modelo podría ser simplemente qué objetos se detectan en una imagen de la cámara (es decir, peatones, señales de alto, obstrucciones, etc.). Las versiones alternativas pueden aceptar varios datos de sensores y salidas de otros modelos de aprendizaje automático. Luego, el modelo usaría esta información para tomar decisiones de conducción, como qué tan rápido conducir o cuándo usar el freno de mano.
En esencia, el aprendizaje automático es la tecnología fundamental que hace que los vehículos autónomos sean realmente posibles.
Para respaldar las tecnologías modernas de vehículos autónomos en los automóviles se requiere el desarrollo de sistemas eléctricos complejos. La integración de sensores y computación de alto rendimiento junto con la funcionalidad principal del vehículo requiere PCB especializados y esquemas sofisticados de cableado y arneses.
CIM-Team desempeña un papel importante en este campo, apoyando el desarrollo de tecnologías de vehículos autónomos a través de su software y herramientas líderes en la industria para el diseño de sistemas eléctricos, PCB y mazos de cables. Nuestras soluciones permiten un diseño eficiente de PCB teniendo en cuenta la integridad de la señal y las limitaciones de espacio, como las de los vehículos autónomos. Además, ayudamos a optimizar los mazos de cables para la compresión y minimizar la interferencia de la señal.
En última instancia, las ofertas de CIM-Team mejoran la confiabilidad y el rendimiento del sistema electrónico de los vehículos autónomos, facilitando su implementación exitosa. Obtenga más información visitando nuestro sitio web.
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