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Los sistemas ADAS están avanzado a mucha velocidad y cada vez incorporan más funciones de conducción automatizada, tanto para estacionar, como para circular en determinadas vías y condiciones, recuerdan desde Carglass. Estos sistemas necesitan de sensores que capten lo que sucede alrededor del coche y generen un reconocimiento fiable del entorno del vehículo, para que los sistemas puedan actuar en consecuencia. El número y variedad de sensores que equipan los automóviles está creciendo en paralelo al avance de sus funcionalidades de asistencia a la conducción y de conducción automatizada.
El primer asistente de frenada autónoma de emergencia (AEB), lanzado por Volvo en 2008, empleaba un radar y una cámara para detectar obstáculos en la carretera, y aplicar los frenos automáticamente si el conductor no reaccionaba a tiempo para evitar una colisión. Hoy en día, los modelos más avanzados disponen de más de 30 sensores, que combinan diferentes tecnologías (LiDAR, radares de ondas milimétricas, sensores ultrasónicos, cámaras de alta resolución…). El único fabricante que no combina diferentes tecnologías de sensores es Tesla, cuyos sistemas de asistencia a la conducción se basan, exclusivamente, en la información aportada por las cámaras y sus algoritmos de IA.
El “cerebro” del automóvil combina y procesa la información aportada por todos los sensores. Los automóviles con mayor número de sensores pueden llegar a procesar 8 GB de datos por segundo, el equivalente a descargar dos películas en 4K. Otra consecuencia del aumento del número de sensores es la necesidad de un incremento de la potencia de cálculo computacional de los vehículos y del uso de sofisticados algoritmos que buscan aligerar la carga del proceso. Los vehículos más avanzados disponen de una potencia de cálculo combinada de 1.016 TOPS (tera operaciones por segundo), con una batería de cuatro SoC (system on chip) de última generación funcionando en paralelo. Un coche completamente autónomo, como robotaxis y modelos que se encuentran actualmente en desarrollo, requiere de una potencia de cálculo de 3.048 TOPS.
El tercer elemento clave de la ecuación es el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial para el reconocimiento de los elementos presentes en el tráfico (vehículos, peatones, ciclistas, obstáculos, marcas viales, señalización…) y una rápida toma de decisiones. Con mucha información recibida por los sensores, una gran potencia de cálculo y el uso de IA, se logra un reconocimiento fiable y rápido del entorno, porque cada décima de segundo que pasa, un coche en movimiento avanza una distancia.
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