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5 sensores: esto es lo que necesita un coche para conducir como un humano

Los sensores son los sentidos del coche autónomo. Se suele decir que para conducir o hacer cualquier otra actividad que requiera de una alta concentración se necesitan los cinco sentidos. En este caso, la vista es el más importante, pero el oído también puede alertar a los conductores. Incluso el tacto podría servir como indicador de que hay algún problema, si un pedal está demasiado duro o no responde como debería. Forzando al máximo se puede decir que el olfato sería útil… Si olemos a quemado, desde luego, eso es una señal para detener el vehículo o al menos relajar esas revoluciones del motor. Con el gusto ya no hay nada que hacer.

Con un coche autónomo se puede hacer una equivalencia. Puede decirse que hay cinco tipos de sensores básicos para estos vehículos. Sin embargo, funcionan de una forma muy diferente a los sentidos humanos. La máxima atención de estos automóviles está puesta en el reconocimiento de su entorno, por cámaras, radar y lidar. Al mismo tiempo, evalúan constantemente el estado del vehículo, por si tuviera algún fallo en sus sistemas.

Los principales sensores con los que puede funcionar un coche autónomo serían cinco: cámaras, lidar, radar, sensores IMU y GPS. A estos se les pueden sumar otros adicionales, como el sonar. Los vehículos incluso podrían funcionar teóricamente sin alguna de estas cinco categorías de sensores, como el GPS. Pero sí se consideran necesarios para obtener una funcionalidad completa en trayectos reales. Después, toda la información recogida se combina en un sistema de procesamiento conectado a la red. De ahí que el 5G se postule como una de las tecnologías impulsoras del coche autónomo.

Cámaras para coches autónomos

La captación de imágenes de vídeo es imprescindible para un vehículo autónomo. Los prototipos que se desarrollan actualmente están equipados con cámaras en diferentes sitios. Algunas apuntan hacia delante, otras hacia atrás, hacia la izquierda y la derecha del automóvil. Además, tienen distintos ángulos de visión.

Algunos de estos sensores están preparados para grabar de una forma panorámica el entorno, con una lente de gran angular (que a veces abarca hasta los 120 grados). Sin embargo, su amplitud de miras no les permite profundizar en los detalles. De ahí que también existan otras cámaras de menor ángulo pero mayor detalle.

Lo que sucede con las cámaras es que no son precisas a la hora de calcular la distancia de los objetos. Estos sensores son capaces de descubrir qué elementos hay en torno al vehículo autónomo. Gracias a ellos el sistema del coche sabrá si delante hay una persona cruzando un paso de cebra, otro coche o un tractor. Pero se necesitan otros dispositivos para calcular cuánto falta para llegar a estos obstáculos. Además, las cámaras también pierden utilidad en condiciones de baja visibilidad, como con niebla o lluvia.

Radar

La elección del radar era obvia en un coche autónomo. Es una tecnología que se ha usado desde hace décadas. Primero en el ámbito militar, en el campo de la aviación y el marino, y después en aplicaciones civiles. Por este motivo la fabricación de estos equipos se ha abaratado a lo largo de los años.

Funciona emitiendo ondas de radio. Los dispositivos se colocan de modo que puedan abarcar el perímetro del vehículo, aunque evidentemente se pone más énfasis en la parte delantera. Cuando estas ondas impactan contra un objeto rebotan y viajan de vuelta al sensor. Una vez lo alcanzan, este calcula a qué distancia se encuentra dicho objeto.

Así se consigue mayor precisión al medir las distancias que con las cámaras. Además, el radar funciona en condiciones de visibilidad bajas. Para un coche autónomo es un elemento importante, pues da a conocer la distancia y la velocidad a la que va un objeto. Sin embargo, no tiene una gran precisión a la hora de determinar la forma de un objeto y, por tanto, de saber si se trata de un coche o un tractor.

Lidar

Coche autónomo

Normalmente, un coche autónomo se valdría de las cámaras y el radar para reconocer su entorno. Las primeras descubren qué elementos hay y el segundo determina su distancia y velocidad. Pero en ciertas ocasiones, como cuando no hay buena visibilidad, la combinación de estos dos sensores puede resultar incompleta.

Aquí es donde entraría el lidar, un sensor que funciona de forma similar al radar. Emite una señal y espera a recibir su respuesta después de que impacte contra un objeto. En este caso se trata de una señal láser. Esto hace que la respuesta recibida sea mucho más compleja y rica en detalle. La onda de radio que emite el radar simplemente vuelve al impactar contra un elemento físico. El láser impacta contra este objeto y rebota en el entorno hasta que vuelve a su origen.

De esta forma, el lidar puede conformar un esqueleto en 3D del entorno que rodea al coche autónomo. Así se adquieren los datos de profundidad y también de las formas de los objetos. Como contrapartida, esta tecnología es aún bastante cara e influirá en el precio de los coches autónomos.

Sensores IMU

Los anteriores tres sensores tienen como misión reconocer el entorno. A su lado trabajan otro tipo de dispositivos cuyo cometido es ayudar al vehículo autónomo a posicionarse. Los sensores IMU (unidades de medición inercial) se componen de acelerómetros y giroscopios. Detectan los movimientos del coche midiendo la orientación y la velocidad. Es una forma de situar al vehículo. Aunque no tienen una precisión exacta, pues a medida que el automóvil recorre más distancia y cambia su rumbo se acumulan pequeños errores de cálculo. Individualmente no son apreciables pero sumados todos pueden dar lugar a inexactitudes a tener en cuenta.

GPS, un básico para el coche autónomo

La necesidad de situar al coche autónomo en el mapa impulsa a los ingenieros a incluir otro sensor. Al combinar las IMU con el GPS se obtiene mayor precisión a la hora de tener localizado al vehículo. Ambas tecnologías de posicionamiento son imprecisas por sí solas, pero al trabajar conjuntamente el margen de error se reduce. El GPS ayuda asimismo a localizar el vehículo en la navegación a través de los sistemas de mapas.

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