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Los vehículos eléctricos autónomos todavía enfrentan cuestas empinadas en el camino hacia la confiabilidad. Investigadores del Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía y la Universidad Western Michigan están trabajando juntos para impulsar soluciones desde fuera del automóvil: sensores y procesamiento integrados en la infraestructura vial.

Los investigadores de ORNL han habilitado marcadores de pavimento elevados estándar para transmitir información GPS que ayuda a que las funciones de conducción autónoma funcionen mejor en áreas remotas o con mal tiempo. Crédito: Carlos Jones/ORNL, Departamento de Energía de EE. UU.

En colaboración con sus socios, los ingenieros de ORNL están colocando sensores de baja potencia en los marcadores reflectantes elevados del pavimento que ya se utilizan para ayudar a los conductores a identificar los carriles. Según un artículo publicado en IEEE Sensors por el investigador de ORNL Ali Ekti y el autor principal Sachin Sharma de WMU, los microchips dentro de los marcadores transmiten información a los automóviles que pasan sobre la forma de la carretera. Son eficaces incluso cuando las cámaras de los vehículos o los sensores láser remotos llamados LiDAR no son fiables debido a la niebla, la nieve, el resplandor u otras obstrucciones.

"Estamos trabajando para que las funciones de conducción autónoma sean precisas y seguras en áreas más remotas", dijo Ekti. "Y lo estamos haciendo convirtiendo una pieza ficticia de infraestructura en algo con muchos más usos".

La tecnología no sólo proporciona información más precisa sobre el entorno de conducción, sino que también traslada parte de la carga de procesamiento del software del automóvil a la infraestructura. Esto ahorra energía de la batería del vehículo eléctrico, ampliando la autonomía para promover una adopción más amplia de los vehículos eléctricos. En comparación con una cámara líder y una tecnología de conducción autónoma basada en LiDAR, los marcadores de pavimento basados ​​en chips pueden reducir el consumo de energía de navegación hasta en un 90%, informaron los autores en un artículo técnico.

La tecnología tiene potencial para su uso no sólo con los vehículos autónomos del mañana, sino también con las funciones de conducción autónoma comunes de hoy, como el asistente de carril.

El esfuerzo es parte de un proyecto más amplio liderado por WMU, que se está asociando con socios de investigación e industria para desarrollar sensores relacionados y tecnologías de conducción autónoma, como retrorreflectores de radar, mapeo de alta definición, descarga computacional y detección meteorológica. Los investigadores de WMU también están utilizando un vehículo que conduce en un circuito cerrado para medir la reducción en el uso de energía del vehículo que permiten estas tecnologías, dijo Zachary Asher, profesor asistente de ingeniería mecánica y aeroespacial y director del Laboratorio de Vehículos Autónomos y de Eficiencia Energética de WMU.

Los investigadores de ORNL experimentaron para encontrar la mejor combinación de transceptor, batería y antena para el paquete de sensores dentro de las señales de carretera estándar, así como aquellos que están diseñados para resistir los quitanieves. Luego utilizaron un protocolo de comunicaciones que implica saltar a través de un espectro de radiofrecuencia particular hasta 50 veces por segundo. "Es difícil de detectar, funciona bien contra interferencias, es de bajo costo y no consume mucha energía", dijo Ekti. Los ajustes al equipo podrían garantizar que su batería durara el mismo ciclo de reemplazo que los marcadores de pavimento, generalmente un año.

El equipo de Ekti creó algoritmos que triangulan entre las coordenadas GPS de los marcadores de carril para reconstruir una imagen del área transitable. Un algoritmo está integrado en un microchip dentro del marcador del pavimento, mientras que un algoritmo de decodificación está incorporado en el software del automóvil.

Los investigadores de ORNL probaron en campo la plataforma del sensor en una variedad de condiciones climáticas y en un parque nacional remoto en Montana sin acceso inalámbrico. Descubrieron que transmite más de cinco veces más allá del objetivo original de 100 metros.

“Es sorprendente lo lejos que puede transmitir: sobre colinas, en la nieve. Es un gran problema”, dijo Asher. "En cada paso del camino, nos sorprende lo bien que está funcionando esta tecnología y estamos encontrando formas realmente interesantes de integrarla".

Los sensores también podrían señalar cambios temporales de carril o cierres en zonas de construcción cuando los mapas de alta definición puedan estar desactualizados. Los sensores de señalización podrían eventualmente transmitir información sobre temperatura, humedad y volumen de tráfico, dijo Ekti. El equipo del proyecto planea trabajar con estudiantes para construir un microchip más pequeño para los marcadores como sustituto de productos más caros disponibles en el mercado.

Asher está planeando demostraciones viales para las partes interesadas, incluidos los departamentos de transporte de Tennessee y Michigan, la Oficina de Movilidad Futura de Michigan y la ciudad de Chattanooga. Estas agencias gubernamentales deciden qué tecnologías se implementan en la infraestructura, por lo que su participación en el proceso de desarrollo es fundamental, dijo Asher.

Los capitalistas de riesgo y Silicon Valley normalmente han considerado los vehículos autónomos como un problema de software, dijo Asher. "En retrospectiva de 10 años de desarrollo altamente financiado, ahora sabemos que el software y las cámaras por sí solos no proporcionan una solución fácil", afirmó. "Quizás un enfoque más paciente, utilizando hardware basado en infraestructura en coordinación con agencias de transporte gubernamentales, sea la manera de lograr vehículos sin accidentes que realmente utilicen energía de manera sostenible".

Parte de la investigación de ORNL se llevó a cabo en el Centro Nacional de Investigación de Transporte del DOE. La Oficina de Tecnologías de Vehículos dependiente de la Oficina de Eficiencia Energética y Energía Renovable del DOE proporcionó fondos. Los investigadores de ORNL que contribuyen incluyen a Ross Wang, Jason Richards, Elizabeth Piersall, David Pesin, Ozgur Alaca y Shean Huff.

UT-Battelle administra ORNL para la Oficina de Ciencias del DOE, el mayor patrocinador de la investigación básica en ciencias físicas en los Estados Unidos. La Oficina de Ciencias está trabajando para abordar algunos de los desafíos más apremiantes de nuestro tiempo. Para obtener más información, visite energy.gov/science

Publicado originalmente por el Laboratorio Nacional Oak Ridge.

La misión del Departamento de Energía de EE. UU. es garantizar la seguridad y la prosperidad de Estados Unidos abordando sus desafíos energéticos, ambientales y nucleares a través de soluciones científicas y tecnológicas transformadoras. Aprende más.

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