Más que nunca, el sistema de gestión del motor se ve influenciado por señales externas. En el futuro, la conducción autónoma determinará mucho más cuándo y cómo debe responder la gestión del motor. Funciones como la frenada automática de emergencia y el control de crucero adaptativo ya garantizan que la ECU ya no responda únicamente al pedal del acelerador. Y aunque todos estos sensores para la detección de objetos no forman parte directamente del sistema de gestión del motor, es importante para tener una buena idea del futuro cómo estos sensores influyen en el funcionamiento de la gestión del motor.
Empezamos por los sensores ultrasónicos. Estos sensores detectan objetos mediante ondas sonoras. No importa si el objeto es transparente u opaco, ferroso o no ferroso, sólido, líquido o en polvo. El sensor emite ondas sonoras ultrasónicas a través de un emisor, que luego chocan con posibles obstáculos. Luego, el detector capta la señal de retorno y sigue un cálculo simple para determinar la distancia al obstáculo:
D = 0,5T x C
'D' es la distancia, 'T' es el tiempo entre el envío y la detección de las ondas sonoras ultrasónicas y 'C' es la constante de la velocidad a la que viajan las ondas sonoras: 343 metros por segundo. Recuerde este cálculo con atención, porque aunque la 'C' difiere según el tipo de sensor, cada sensor que mide distancia básicamente utiliza el mismo cálculo simple.
Imagen: Representación esquemática del funcionamiento de sensores ultrasónicos
Los sensores ultrasónicos se utilizan a menudo como sensores de aparcamiento en el parachoques. Esto los convierte automáticamente en parte de los sistemas de frenado previo a la colisión y de estacionamiento automático. Por lo tanto, las señales de los sensores ultrasónicos rara vez se utilizan "puras", sino que primero se procesan en una unidad de adquisición de datos. Si desea comprobar si un sensor ultrasónico funciona correctamente, no solo mida la fuente de alimentación (normalmente 5 V) y la tierra, sino que también compruebe la señal entrante y saliente con un osciloscopio.
Imagen: Onda cuadrada que debería ser visible a través del osciloscopio
El radar utiliza ondas de radio para detectar la distancia, el ángulo y la velocidad de los objetos que pasan. Un buen ejemplo es el Beamsteering Radar SPEKTRA de Metawave, que se presentó a principios de 2020. Metawave ha desarrollado un nuevo tipo de radar con una frecuencia de 77 GHz(!). El radar escanea el entorno muy rápidamente en pasos de sólo 0,1 grados con un ángulo estrecho de 22 grados (campo de visión). Esto crea una superposición extrema, lo que permite que el radar detecte con mucha precisión la velocidad y la dirección del movimiento de los objetos, incluido el tráfico que cruza. Hasta ahora, predecir la velocidad y la dirección del movimiento ha sido un problema importante para los vehículos autónomos.
Este nuevo tipo de radar abre un mundo para los fabricantes de automóviles, porque sistemas como ADAS, monitoreo de punto ciego, frenado automático de emergencia, control de crucero adaptativo, piloto automático en atascos, piloto automático en autopista, asistente de carril, etc. se pueden implementar con relativa facilidad con este radar convertirse en. Antes, esto era mucho más complejo de lograr.
Imagen: Representación esquemática del funcionamiento de los sensores de radar
En lugar de ondas de radio, LiDAR (LIght Detección y Rango o Detección y Rango de Imágenes por Láser) emite pulsos de luz infrarroja para detectar objetos. Debido a la velocidad y al pequeño diámetro del pulso de luz, LiDAR también puede ver objetos muy pequeños. Así que puedes ver LiDAR como la versión rápida del radar en Full HD. Esto también permite una representación 3D detallada del entorno, una característica que es particularmente útil para realizar la conducción autónoma. La tecnología sigue siendo algo cara y los sensores LiDAR para esta aplicación todavía son un poco grandes, pero los expertos de la industria automovilística creen que LiDAR será esencial en el futuro en el futuro desarrollo de los vehículos autónomos.
Imagen: Representación esquemática de cómo funcionan los sensores LiDAR
Dato curioso: ¿Sabías que los sensores LiDAR ahora se utilizan incluso en teléfonos móviles? Las dos generaciones más recientes de iPhone de Apple tienen este sensor. El sensor se puede reconocer por el círculo negro plano al lado de las lentes de la cámara. Dado que estos teléfonos móviles ahora pueden ver la profundidad, esto ofrece enormes posibilidades para aplicaciones de realidad aumentada. Además, el sistema de cámara es capaz de enfocar un objeto concreto de forma mucho más rápida y precisa.
En un intento por hacer que LiDAR sea más barato (y por lo tanto más adecuado para la producción en masa), la industria automotriz también parece centrarse cada vez más en sensores LiDAR "similares a los de un iPhone". Desafortunadamente, estos sensores de estado sólido no pueden crear una imagen completa del entorno virtual mientras se ejecutan, pero al trabajar juntos, 9 de estos sensores pueden generar imágenes de todo el entorno. Además de los costes más bajos, esto tiene otra ventaja: las protuberancias grandes y feas son cosa del pasado, lo que favorece tanto la aerodinámica como el diseño de los vehículos autónomos. Por ejemplo, Volkswagen, GM y varias marcas de automóviles chinas ya han invertido mucho en esta tecnología.
Pero aunque actualmente se dedica mucho tiempo al desarrollo de radares y LiDAR para la conducción autónoma, ambas tecnologías también tienen sus desventajas. Por eso ahora también están analizando otra tecnología (muy utilizada por el ejército): la tecnología de infrarrojo lejano (FIR). Una cámara FIR "ve" ondas de luz infrarroja y puede convertirlas en una imagen. La cámara puede hacer esto porque cada objeto o material irradia su propia temperatura.
Sin embargo, a diferencia del radar y LiDAR, FIR no genera un entorno 3D directo. Por eso esperamos una combinación de varias técnicas en el futuro. Sin embargo, esto provocará un enorme flujo de datos. Además, también son varios los fabricantes que apuestan por un sistema de cámaras para hacer posible la conducción autónoma.
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