Los marcadores de pavimento de alta tecnología respaldan la conducción autónoma en condiciones difíciles y en áreas remotas

Los vehículos eléctricos autónomos todavía enfrentan pendientes pronunciadas en el camino hacia la confiabilidad. Los investigadores del Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía y la Universidad de Western Michigan están trabajando juntos para desarrollar soluciones más allá del automóvil: sensores y procesamiento integrados en la infraestructura vial.

Trabajando con socios, los ingenieros de ORNL están colocando sensores de baja potencia en marcadores de pavimento reflectantes elevados que ya están en uso para ayudar a los conductores a identificar los carriles. Según el 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 sobre la forma de la carretera a los autos que pasan. Son efectivos incluso cuando las cámaras de los automóviles 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 al convertir una infraestructura ficticia en algo con muchos otros usos”.

Esta tecnología no solo proporciona información más precisa sobre el entorno de conducción, sino que también transfiere parte de la carga computacional del software del automóvil a la infraestructura. Esto ahorra energía de la batería del vehículo eléctrico, lo que aumenta el rango de conducción para promover un uso más amplio de los vehículos eléctricos. En comparación con la 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%, dijeron los autores en un documento técnico, disponible en línea como parte de Serie de documentos técnicos SAE.

La tecnología tiene el potencial de usarse no solo en los futuros vehículos autónomos, sino también en las funciones de conducción autónoma típicas de la actualidad, como la asistencia de carril.

El esfuerzo es parte de un proyecto más grande dirigido por WMU, que está trabajando con socios científicos e industriales para desarrollar sensores relacionados y tecnologías de conducción autónoma, como retrorreflectores de radar, mapeo de alta resolución, descarga computacional y detección meteorológica. Los investigadores de WMU también utilizan un vehículo de curso cerrado para medir la reducción en el consumo de energía del vehículo que estas tecnologías hacen posible, 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 realizaron experimentos para encontrar la mejor combinación de transceptor, batería y antena para el paquete de sensores dentro de los marcadores de tráfico estándar, así como aquellos diseñados para resistir la acción de las máquinas quitanieves. Luego utilizaron un protocolo de comunicación que implica saltar a través de un espectro de frecuencia de radio específico hasta 50 veces por segundo.

“Difícil de detectar, maneja bien la interferencia, es barato y no usa mucha energía”, dijo Ekti. Los ajustes del equipo pueden garantizar que su batería dure el mismo ciclo de reemplazo que los marcadores de pavimento, generalmente un año.

El equipo de Ekti ha creado algoritmos que triangulan las coordenadas GPS de las marcas de los carriles para reconstruir una imagen de un área transitable. Un algoritmo está incrustado en un microchip dentro del marcador de pavimento, mientras que el algoritmo de decodificación está incorporado en el software del automóvil.

Los investigadores de ORNL probaron la plataforma de sensores en una variedad de condiciones climáticas y en un parque nacional remoto en Montana sin acceso inalámbrico. Lo encontraron transmitiendo más de cinco veces más allá de la meta original de 100 m.

“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 la tecnología, y estamos encontrando algunas formas realmente geniales de integrarla”.

Los sensores también pueden señalar cambios de carril temporales o cierres en zonas de obras viales cuando los mapas de alta resolución pueden estar desactualizados. Los sensores de etiquetas eventualmente podrían transmitir información sobre la temperatura, la humedad y el tráfico, dijo Ekti. El equipo del proyecto tiene previsto trabajar con los estudiantes para construir un microchip más pequeño para las etiquetas 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.

Asher dijo que los capitalistas de riesgo y Silicon Valley normalmente han considerado los vehículos autónomos como un problema de software. “Desde la perspectiva 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 equipos basados ​​en infraestructura en coordinación con las agencias gubernamentales de transporte, es la forma de lograr cero accidentes para los vehículos que realmente usan energía de manera sostenible”.