Los vehículos eléctricos autónomos todavía enfrentan colinas empinadas en el camino hacia la confiabilidad. Investigadores del Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía y la Universidad de Western Michigan están trabajando juntos para impulsar soluciones desde el exterior del automóvil: sensores y procesamiento integrados en la infraestructura vial.
Trabajando con socios, los ingenieros de ORNL están colocando sensores de baja potencia en los marcadores de pavimento reflectantes elevados que ya se utilizan para ayudar a los conductores a identificar los carriles. Según un artículo en Sensores IEEE por el investigador de ORNL Ali Ekti con el autor principal Sachin Sharma de WMU, los microchips dentro de los marcadores transmiten información a los autos que pasan sobre la forma de la carretera. Son efectivos incluso cuando las cámaras de los vehículos o los sensores láser remotos llamados LiDAR no son confiables debido a la niebla, la nieve, el resplandor u otras obstrucciones.
«Estamos trabajando para hacer 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 solo proporciona información más precisa sobre el entorno de conducción, sino que también transfiere parte de la carga de procesamiento del software del automóvil a la infraestructura. Esto ahorra energía de la batería del vehículo eléctrico, ampliando el rango de conducción para promover una adopción más amplia de EV. En comparación con una cámara líder y la tecnología de conducción autónoma basada en LiDAR, los marcadores de pavimento habilitados para 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 solo con los vehículos autónomos del mañana, sino también con las características comunes de conducción autónoma de hoy, como la asistencia de carril.
El esfuerzo es parte de un proyecto más grande dirigido 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 los marcadores de carretera estándar, así como aquellos que están diseñados para soportar quitanieves. Luego utilizaron un protocolo de comunicaciones que implica saltar a través de un espectro de frecuencia de radio particular hasta 50 veces por segundo. «Es difícil de detectar, funciona bien contra la interferencia, es de bajo costo y no consume mucha energía», dijo Ekti. Los ajustes al equipo podrían garantizar que su batería dure el mismo ciclo de reemplazo que los marcadores de pavimento, generalmente un año.
El equipo de Ekti creó algoritmos que triangulan las coordenadas GPS de los marcadores de carril para reconstruir una imagen del área transitable. Un algoritmo está incrustado en un microchip dentro del marcador de pavimento, mientras que un algoritmo de decodificación está incorporado en el software del automóvil.
Los investigadores de ORNL probaron en el 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 de la meta 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, estamos sorprendidos de lo bien que funciona esta tecnología, y estamos encontrando algunas maneras realmente geniales de integrarla».
Los sensores también podrían señalar cambios de carril temporales o cierres en zonas de construcción cuando los mapas de alta definición podrían estar desactualizados. Los sensores de marcador podrían eventualmente transmitir información sobre la temperatura, la humedad y el volumen de tráfico, dijo Ekti. El equipo del proyecto planea trabajar con los estudiantes para construir un microchip más pequeño para los marcadores como sustituto de los productos estándar más caros.
Asher está planeando demostraciones en carretera 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 generalmente han considerado los vehículos autónomos como un problema de software, dijo Asher. «Con la retrospectiva de 10 años de desarrollo altamente financiado, ahora sabemos que el software y las cámaras por sí solos no brindan una solución fácil», dijo. «Quizás un enfoque más paciente, utilizando hardware basado en infraestructura en coordinación con las agencias gubernamentales de transporte, es la forma de lograr vehículos sin accidentes que realmente usen energía de manera sostenible».
Parte de la investigación ORNL se llevó a cabo en el Centro Nacional de Investigación de Transporte del DOE. La Oficina de Tecnologías de Vehículos de la Oficina de Eficiencia Energética y Energía Renovable del DOE proporcionó los fondos. Los investigadores ORNL contribuyentes incluyen a Ross Wang, Jason Richards, Elizabeth Piersall, David Pesin, Ozgur Alaca y Shean Huff.
