Sensores para vehículos autoconducidos

Últimamente se ha escrito y debatido mucho sobre los vehículos autoconducidos. Se han realizado grandes esfuerzos para desarrollar esta tecnología para mejorar la seguridad y ahorrar dinero. Ya no es una idea futurista, ya que empresas como BMW, Mercedes-Benz y Tesla ya han lanzado o, están pronto a hacerlo, sistemas de vehículos que tienen un poco de capacidad para automanejarse.

Varias empresas con bolsillos abultados están investigando inténsamente en tecnología de vehículos autoconducidos. Muchos de nosotros estamos familiarizados con los proyectos de vehículos autoconducidos de Google y sus pruebas ^[1]. También estamos familiarizados en alguna medida con los planes de Amazon de usar drones autoconducidos para realizar entregas ^[2]. Sin embargo, es posible que no sepas que establecimiento gastronómicos como Domino's Pizza están desarrollando activamente vehículos eléctricos para poder entregar pizzas en menos de 30 minutos ^[3] así como sistemas basados en drones para la entrega de pizzas ^[4]. Megatiendas como Walmart también están invirtiendo en tecnología de entrega automática y planes para avanzar cabeza a cabeza con Amazon para ofrecer entregas rápidas y fiables sin la intervención humana.

Este artículo analiza la tecnología de sensores que se puede utilizar para crear vehículos autónomos y de qué manera los elementos integrados de señal mixta y de tiempo real se pueden diseñar para ofrecer sistemas de autoconducción relativamente seguros y confiables. Todas las piezas y las tecnologías mencionadas aquí se pueden encontrar en el sitio web de DigiKey.

Comienza con el GPS

Los vehículos autoconducidos dependen, en gran medida, en los sensores. La principal tecnología de sensor necesaria para cualquier sistema guiado es la identificación de la ubicación. Es verdad que la tecnología de GPS y de geoubicación ya está integrada en la mayoría de los teléfonos inteligentes. Si bien estos sistemas son bastante confiables, no son lo suficientemente confiables para cumplir con las necesidades de vehículos autoconducidos individuales o flotas de vehículos que comparten las mismas autopistas y carreteras que utilizan los vehículos tradicionales conducidos por humanos.

Ten en cuenta tu propia experiencia. ¿Cuántas veces el GPS ha quedado sin señal o su rendimiento no ha sido eficiente? Las condiciones climáticas, las fuentes de ruido electrónico y las inconsistencias de mapeo pueden ser catastróficas sin una menta humana de respaldo.

Otro factor es la resolución. Los GPS modernos pueden ser buenos si solo se requiere precisión medida en metros, ¿pero qué pasa si se necesita la resolución en centímetros? Un error en el rango de medida en una línea amarilla doble provocará una colisión más adelante. De la misma manera, un error del medidor en una autopista costera puede provocar que un vehículo se desbarranque por un precipicio.

Además de la ubicación, otra tecnología clave en vehículos autónomos es evitar colisiones. Si bien los vehículos autoconducidos se pueden programar para que conduzcan con precaución y no se distraerán con conversaciones, música o teléfonos móviles, deben compartir la carretera con humanos en los que no se puede confiar que conduzcan de manera segura o incluso que cumplan con las regulaciones de tráfico. Esto significa que los vehículos autoconducidos no solo se tienen que ocupar de sus asuntos, pero también deben incluir planes y estrategias para lidiar con errores humanos.

Soluciones disponibles

Para tener en cuenta la ubicación general, las soluciones GPS modulares son una buena opción. Los módulos GPS pequeños, de bajo costo y de bajo consumo pueden incluir soporte para protocolos internacionales, como sistemas de navegación satelital BeiDou de China, Glonass de Rusia, el Sistema de navegación Galileo (GNSS) de la Unión Europea y el Sistema de posicionamiento global (GPS) de EE. UU. Los módulos, como Antenova M10478-A3, incluyen una antena de banda ancha para cumplir con todos los estándares de protocolo antes mencionados mientras ofrecen interfaces basadas en UART simples con velocidades de datos de hasta 115.2 Kbits/seg para una interfaz fácil para prácticamente cualquier microcontrolador integrado estándar.

Los ingenieros de diseño deben tener en cuenta que el tamaño de los vehículos y la potencia no están limitadas, pero los rangos de sensibilidad y temperatura extendida sí lo estarán. El módulo Antenova tiene una buena sensibilidad de -165 dB con un rango de temperatura operativa de -40 a +80 ºC. La velocidad de actualización fijada de 10 Hz ayuda a asegurar que la información de posición actualizada estará disponible lo suficientemente rápido para mantener en movimiento a vehículos terrestres con desplazamiento relativamente lento.

El módulo blindado de 38 mA y de 3.3 voltios se monta en una placa SMT de 13.8 x 9.5 x 1.8 mm y 28 pines que se puede redistribuir directamente en una placa madre principal que incluye el microcontrolador integrado. La placa de desarrollo y evaluación Antenova M10478-A3-U1 incluye una conectividad USB fácil para probar y evaluar rápidamente esta solución con poco riesgo e inversión.

El mapeo de la memoria y los datos tendrá licencia o se solucionarán con parches al usar la solución de mapeo universal, como Google Maps, que también podía requerir GSM y conectividad a Internet. Las soluciones GSM también pueden ofrecer funcionalidad GPS. Por ejemplo, el módem 3G GSM Maestro Wireless Solutions M1003GXT48500 combina la funcionalidad GSM con soporte GSM para permitir la geolocalización así como el GPS (Figura 1). Esto permite una solución de respaldo usando torres de celdas así como satélites para poder hacer arreglos.

Figura 1: La combinación de módulos GSM y GPS pueden permitir la conectividad satelital y celular para la detección de la ubicación.

Sistemas anticolisión

La detección de objetos para evitar colisiones es una parte clave de los requisitos de seguridad para vehículos de autonavegación. Si bien hay disponible una gran cantidad de sensores y cámaras de imagen CCD de una variedad de fuentes, la capacidad para desarrollar algoritmos de sensores rápida y efectivamente significa que los ingenieros necesitan plataformas flexibles entre el sensor de video y el procesador de control.

Una solución ideal es usar la tecnología FPGA que admite directamente streaming de video para detectar bordes, mejorar las imágenes y realizar cálculos en un hardware rápido para determinar la velocidad, la dirección y la proximidad de objetos que se aproximan y para realizar una evaluación de los riesgos.

Una solución ideal que proviene de Lattice Semiconductor con el sistema de desarrollo LFE3-70EA-HDR60-DK para cámaras de video 1080p, 60 fps. Esta plataforma incluye un diseño de referencia y una IP para usar con la placa de interfaz de imagen LCMXO2-4000HE-DSIB-EVN de la empresa y el cabezal de cámara Nanovesta LF-9MT024NV-EVN.

Esta tecnología permite que dos sensores de imágenes se fusionen en un stream de datos de video (Figura 2) por lo que se permite una percepción de profundidad y una detección de posición y velocidad más precisa así como ofrece un equilibrio de blancos automático, reducción del ruido 2D y lo que se conoce como la mayor autoexposición que admite una resolución máxima de 16 megapíxeles.

Figura 2: Admite dos cámaras independientes y streams de video por lo que permite una percepción de profundidad que es un recurso importante para los vehículos autoconducidos.

Componentes del radar

Las unidades de radar en miniatura se utilizan ampliamente en la industria automotriz. Estas unidades emplean la tecnología RF para determinar la proximidad, el rango, la velocidad y el tamaño relativo de los objetos.

Dado que la industria automotriz ha requerido que esta tecnología incluya la función de evitar colisiones y los sistemas de estacionamiento automatizado; los chips de radares, componentes, sistemas de desarrollo y subensambles ya están disponibles para usar en los diseños de vehículos autoconducidos.

Tenga en cuenta que los sistemas de radares de canales múltiples ya se han diseño y se están utilizan principalmente porque los vehículos tienen varios lados que se deben controlar. Los sistemas de radares de canal único como los sistemas de detección tipo compuerta también se pueden emplear, pero se deben replicar para cada lado, eje y potencial de amenaza que enfrenta el vehículo autónomo. Por ejemplo, el radar frontal y lateral es bueno para evitar a los peatones, pero la detección de profundidad también se puede necesitar para un vehículo automatizado para determinar que hay un pozo al lado de la carretera y digamos que este no es un buen lugar para detenerse en caso de ponchar un neumático.

Los componentes para usar en esta área pueden incluir piezas como AFE5401TRGCTQ1 de Texas Instruments. Esto es un front end de radar analógico, monolítico y de 4 canales con un amplificador de ruido bajo integrado, un ecualizador, un amplificador de ganancia programable, sin solapamientos y A/D con resolución de 12 bits (Figura 3). Es de particular interés que esta pieza de 1.8 voltios permite realizar un muestre simultáneo en todos los canales y un tasa 25 Msample/seg. con un bus paralelo compatible con CMOS de 12 bits para permitir una rápida transferencia de datos de los datos adquiridos en un controlador host local.

Figura 3: los dispositivos con radar monolítico de canales múltiples, como este receptor de 4 canales, son soluciones ideales para vehículos autoconducidos.

Analog Devices ofrece una solución ideal con el ADC de 12 bits y con front-end de 4 canales de la serie AD8285WBCPZ . Esta pieza cuenta con el apoyo de la placa de evaluación de radar con paso RX AD8285CP-EBZ que utiliza un FIFO conectado a un SPI para captar datos elásticos.

En pocas palabras, el suministro automático usando vehículos autoconducidos pueden ser costosos en un primer momento en implementar y enfrenta dificultades potenciales, por ejemplo regulatorias y de responsabilidades. No obstante, las soluciones técnicas necesarias, especialmente en forma de módulos y sistemas basados en sensores, están disponibles o pronto lo estarán para los ingenieros de diseño. El uso de GPS, radar y video para los sistemas de asistencia para conductores de avanzada (ADAS, por ejemplo, control de crucero adaptable y frenado de emergencia automático) ha demostrado que ya no es un asunto de cuándo los vehículos autónomos estarán en las carreteras.

Referencias:

1. Proyecto del automóvil autoconducido
2. Amazon Prime Air
3. Vehículo de reparto de Domino's Pizza
4. DomiCopter de Domino