El desarrollo de la conducción autónoma está transformando rápidamente la industria automovilística mundial. Para 2026, se espera que el mercado de vehículos autónomos alcance los 557.000 millones de dólares, lo que pone de manifiesto el enorme potencial de crecimiento de esta tecnología. Más de 500 empresas de todo el mundo participan actualmente en el desarrollo de la tecnología de los vehículos autónomos, y las principales tienen su sede en Estados Unidos, China y Alemania. Se prevé que el número de vehículos autónomos en circulación pase de 8,5 millones en 2019 a más de 20 millones en 2030.
Además, la industria introducirá la conducción autónoma de Nivel 3 (L3), que permite la conducción sin manos en determinadas condiciones, y los fabricantes de automóviles de gama alta prevén introducir estas funciones en modelos emblemáticos para 2024. A partir de 2023, los marcos normativos que apoyan estos avances están evolucionando, sobre todo en Norteamérica, Europa y Asia, allanando el camino para una adopción más amplia.
Varios sensores proporcionan un conocimiento instantáneo del entorno para la conducción autónoma
Navegando por el futuro: Comprender los niveles de conducción autónoma
El futuro del transporte pasa por la tecnología de conducción autónoma. Mediante el uso de sistemas avanzados de computación, inteligencia artificial, cartografía y sensores, los vehículos autónomos pretenden alcanzar niveles de seguridad y eficiencia superiores a los de los conductores humanos. La Sociedad de Ingenieros de Automoción (SAE) ha definido seis niveles de automatización de la conducción, que van del Nivel 0 (sin automatización) al Nivel 5 (automatización total).
En la actualidad, la mayoría de los vehículos equipados con sistemas de conducción autónoma entran en la categoría de Nivel 2 (L2). Estos sistemas, a menudo denominados sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), ofrecen funciones como el mantenimiento de carril y el control de crucero adaptativo. La conducción autónoma de nivel 2 mejora la experiencia de conducción en situaciones como la autopista, pero no puede gestionar de forma autónoma las condiciones complejas de la carretera. El conductor sigue teniendo que prestar atención constante a la información de la carretera y manejar el vehículo.
La automatización de nivel 3 (L3), también conocida como "automatización condicional", está saliendo gradualmente del laboratorio y entrando en nuestra vida cotidiana. En este nivel, los vehículos pueden realizar la mayoría de las tareas de conducción de forma autónoma, como la navegación, el cambio de carril y la respuesta a las condiciones del tráfico. Aunque el conductor sigue teniendo que supervisar el trabajo del vehículo para evitar accidentes, el número de operaciones necesarias se reduce considerablemente.
Robotaxi de Baidu, taxi de conducción autónoma, equipado con sensor CHCNAV
El papel del GNSS en los ecosistemas de conducción autónoma
Arquitectura simplificada de conducción autónoma
Los sistemas de conducción autónoma de nivel 2 y superior requieren un ecosistema de sensores completo que proporcione la información ambiental y los datos de posicionamiento necesarios para la toma de decisiones. Este ecosistema suele incluir
Sensores de conocimiento de la situación
- Cámaras RGB: Proporcionan información visual.
- LiDAR (Light Detection and Ranging): Ofrece una cartografía 3D precisa.
- Radar de ondas milimétricas: Detecta objetos y mide la velocidad.
- Sensores ultrasónicos: Utilizados para la detección de obstáculos a corta distancia.
Posicionamiento y navegación
- Sistemas GNSS/INS: Proporcionan información precisa de localización y temporización esencial para la navegación autónoma.
La combinación GNSS/INS es fundamental, ya que proporciona la columna vertebral para el conocimiento de la situación del vehículo y la toma de decisiones. Esta tecnología permite a los vehículos determinar con precisión su posición en la carretera, navegar por redes de carreteras complejas, tomar decisiones informadas sobre rutas y maniobras, y sincronizarse con otros vehículos e infraestructuras.
Sensores GNSS/INS: Superar los retos de la navegación autónoma
A diferencia de los receptores GNSS utilizados en aplicaciones topográficas, los diseñados para la conducción autónoma se enfrentan a una serie de retos únicos:
- Mayor precisión de posicionamiento: Los vehículos autónomos requieren una precisión submétrica e incluso centimétrica para determinar en qué carril se encuentra el vehículo. Los edificios altos de los centros urbanos pueden bloquear las señales de los satélites, reduciendo el número de satélites visibles para el receptor e interrumpiendo potencialmente las conexiones cinemáticas en tiempo real (RTK). Además, la multitrayectoria causada por los reflejos de la señal en los edificios puede afectar a la precisión del posicionamiento.
- Adaptabilidad ambiental: Los receptores GNSS de los vehículos deben soportar vibraciones constantes y variaciones extremas de temperatura. Más allá de la fiabilidad física, mantener una precisión de posicionamiento constante es crucial para una conducción segura.
- Posicionamiento preciso en tiempo real: Los vehículos autónomos necesitan mantener datos de posicionamiento precisos en tiempo real, incluso en entornos difíciles como cañones urbanos, bajo pasos elevados y en túneles, donde la pérdida de señal GNSS y las interrupciones de conexión RTK son habituales.
Condiciones complejas de conducción urbana
Sistemas GNSS + INS estrechamente acoplados: La columna vertebral de una navegación autónoma fiable
Un receptor GNSS (Sistema Mundial de Navegación por Satélite) + INS (Sistema de Navegación Inercial) estrechamente acoplado es una tecnología avanzada que mejora significativamente la precisión, fiabilidad y robustez de la navegación. Este sistema integra el posicionamiento por satélite con las mediciones inerciales, lo que lo hace esencial para aplicaciones que requieren una navegación precisa, como los vehículos autónomos, la industria aeroespacial y la agricultura de precisión.
En un sistema estrechamente acoplado, los sensores GNSS e INS trabajan en estrecha coordinación. El componente GNSS proporciona datos de posicionamiento global mediante la recepción de señales de múltiples satélites, mientras que el INS utiliza acelerómetros y giroscopios para rastrear la posición, velocidad y orientación del receptor en relación con un punto de partida conocido. A diferencia de un sistema poco acoplado, en el que el GNSS y el INS funcionan de forma independiente y la integración se produce en el nivel de salida, un sistema muy acoplado fusiona los datos brutos de ambos sensores en una fase mucho más temprana. Esta fusión suele producirse dentro de un marco de filtro Kalman que procesa continuamente las mediciones de pseudodistancia y Doppler del GNSS junto con los datos brutos de aceleración y velocidad de rotación del INS.
La principal ventaja de un sistema estrechamente acoplado es su capacidad para mantener una solución de navegación precisa incluso en entornos difíciles en los que las señales GNSS pueden ser débiles o estar obstruidas. El INS proporciona datos de navegación continuos que cubren las lagunas en la cobertura GNSS, mientras que los datos GNSS ayudan a corregir la deriva inherente del INS a lo largo del tiempo. Esta sinergia se traduce en una solución de navegación más fiable y precisa que la de un sistema poco acoplado que puede tener problemas durante las interrupciones de la señal GNSS.
Solución avanzada de CHCNAV: La serie de sensores CGI GNSS+INS
CHCNAV comprende la importancia del posicionamiento de alta precisión en la conducción autónoma. Nuestros sensores CGI GNSS+INS están diseñados específicamente para el posicionamiento y la navegación precisos en una gran variedad de vehículos. Por ejemplo, el sensor GNSS/INS CGI-610 aborda estos retos a través de varios enfoques innovadores:
- Precisión centimétrica: El CGI-610 ofrece una precisión de posicionamiento centimétrica, lo que garantiza una localización precisa del vehículo para un funcionamiento autónomo seguro.
- Posicionamiento robusto: Al aprovechar múltiples constelaciones GNSS, el CGI-610 proporciona un posicionamiento robusto incluso en entornos urbanos difíciles.
- Algoritmos avanzados: Permiten una rápida inicialización y reconvergencia, minimizando el tiempo de inactividad y mejorando la fiabilidad.
- Durabilidad: El CGI-610 está diseñado para funcionar en condiciones muy diversas, desde temperaturas extremas hasta entornos de alta vibración.
Sensor GNSS+INS CHCNAV CGI-610
Excelencia probada: Pruebas de campo del CGI-610 en escenarios reales
Para validar el rendimiento del CGI-610, CHCNAV realizó pruebas de campo en entornos urbanos complejos en Japón. Estas pruebas evaluaron la precisión y utilidad del sistema en condiciones reales, incluyendo escenarios difíciles como entornos urbanos, carreteras elevadas, autopistas y túneles.
Vehículo de pruebas
El CGI-610 se montó en un camión ligero y se conectó a una antena externa y a una red de corrección GNSS RTK. Los resultados de las pruebas mostraron un rendimiento notable:
- Escenarios viales urbanos del distrito central de negocios: El CGI-610 mantuvo la precisión de posicionamiento con un valor RMS dentro de 0,7 m y una precisión de rumbo en torno a 0,1°.
- Escenarios de carreteras urbanas abiertas: La precisión de posicionamiento mejoró hasta un valor RMS de 0,1 m, mientras que la precisión del rumbo se mantuvo en torno a 0,1°.
- Escenarios complejos de edificios altos en distritos comerciales centrales: El CGI-610 mantuvo la precisión de posicionamiento dentro de 0,5-1 m RMS y la precisión de rumbo en torno a 0,1°.
- Túneles: Los errores de posicionamiento aumentaron proporcionalmente a la longitud del túnel, pero se mantuvieron dentro del 1,5‰ como máximo. Los valores RMS globales en túneles se mantuvieron dentro de 0,5 m, con una precisión de rumbo en torno a 0,1°.
Empujando los límites: El futuro de la tecnología GNSS+INS en la conducción autónoma
El desarrollo de la tecnología de conducción autónoma se enfrenta a importantes retos técnicos. Uno de los más acuciantes es garantizar la fiabilidad de los sistemas de detección ambiental en tiempo real. Estos sensores deben detectar e interpretar con precisión datos procedentes de condiciones de conducción diversas y complejas, como variaciones meteorológicas y entornos urbanos, lo que plantea grandes exigencias a los fabricantes de componentes e integradores de automoción.
Como líder en tecnología GNSS+INS, CHCNAV se ha comprometido a dar respuesta a estas necesidades y a ampliar los límites de la tecnología GNSS para la conducción autónoma. La nueva generación de receptores de CHCNAV, el CGI-830, se basa en los puntos fuertes del CGI-610 y ofrece mejoras significativas en la precisión INS y el soporte POS.
A medida que la tecnología de vehículos autónomos siga evolucionando, la demanda de soluciones GNSS+INS de alta precisión y fiabilidad no hará sino aumentar. CHCNAV se mantiene a la vanguardia de esta tecnología, desarrollando soluciones innovadoras para satisfacer las exigentes necesidades del sector de la conducción autónoma.
CHCNAV CGI-830 GNSS+INS
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Acerca de CHC Navigation
CHC Navigation (CHCNAV) desarrolla soluciones avanzadas de cartografía, navegación y posicionamiento diseñadas para aumentar la productividad y la eficacia. Al servicio de sectores como el geoespacial, la agricultura, la construcción y la autonomía, CHCNAV ofrece tecnologías innovadoras que capacitan a los profesionales e impulsan el avance de la industria. Con una presencia mundial que abarca más de 130 países y un equipo de más de 1.900 profesionales, CHC Navigation es reconocida como líder en la industria geoespacial y más allá.Para más información sobre CHC Navigation [Huace:300627.SZ], visite: www.chcnav.com.
