Hacia la cuarta dimensión: el camino hacia la comercialización de los vehículos autónomos 

El despliegue a gran escala de flotas de vehículos autónomos en entornos reales es un proceso enormemente complicado y delicado. Entonces, para simplificar el dilema, ¿qué es lo que más se necesita para ayudar a acelerarlo? Una solución procedente de Corea podría aportar una respuesta a esta cuestión urgente, como explica a Intertraffic el hombre detrás de la innovación, el Dr. Jae-Eun Lee.

El despliegue a gran escala de vehículos autónomos (AVs) no es exclusivamente un desafío de “software de conducción autónoma”. Es, esencialmente, un complejo rompecabezas de ingeniería de sistemas que implica percepción, validación de seguridad, regulación, infraestructura y economía.
Los AVs deben percibir el entorno con precisión bajo lluvia, niebla, nieve, túneles, deslumbramiento, polvo y condiciones nocturnas. Las cámaras y el LiDAR pueden degradarse significativamente bajo baja visibilidad, creando vacíos en la fiabilidad de detección. El radar históricamente ha sido más robusto en condiciones climáticas adversas, pero el radar automotriz convencional carecía de la resolución espacial necesaria para una clasificación de objetos con alta fiabilidad.

bitsensing, una empresa de soluciones radar con sede en Gyeonggi-do, acaba de anunciar el lanzamiento de su nuevo AIR4D Imaging Radar, diseñado específicamente para ayudar a los desarrolladores de vehículos autónomos a desplegar flotas autónomas en entornos reales de manera más rápida y a gran escala. AIR4D Imaging Radar proporciona salidas de datos en bruto, a diferencia de los sistemas “tradicionales” o cerrados ofrecidos por otras soluciones de radar 4D. 

El principal diferenciador es que, para acelerar drásticamente la comercialización de AVs en todo el mundo, AIR4D ofrece a las empresas acceso directo a datos de sensores 4D de alta resolución (datos de nube de puntos y datos Doppler), incluyendo salidas de datos radar en bruto, para entrenar modelos más inteligentes. 

El acceso a los datos radar en bruto es fundamental porque permite a los desarrolladores y compañías de AV perfeccionar continuamente los modelos de percepción, validar el rendimiento y acelerar el camino desde las pruebas hasta el despliegue seguro de flotas a gran escala.  
 

El acceso a los datos radar en bruto es fundamental porque permite a los desarrolladores y compañías de AV perfeccionar continuamente los modelos de percepción, validar el rendimiento y acelerar el camino desde las pruebas hasta el despliegue seguro de flotas a gran escala

El Dr. Jae-Eun Lee, CEO de bitsensing, declaró sobre el lanzamiento de AIR4D:

“Al ofrecer datos de percepción 4D de alta resolución, incluyendo, de forma importante, todas las salidas de datos en bruto, nuestro objetivo es permitir que las compañías de vehículos autónomos desarrollen sistemas que funcionen con rapidez y a gran escala. La fusión de cámaras con radar de imagen 4D es esencial para los vehículos autónomos y su comercialización, porque la arquitectura cámara + radar proporciona una mayor precisión en la detección y clasificación de objetos.”  

UN RADAR 4D DISEÑADO ESPECÍFICAMENTE PARA AVS  

AIR4D ofrece datos detallados de sensores 4D diseñados específicamente para modelos de IA de AVs, al tiempo que está optimizado en términos de eficiencia energética y térmica, ayudando a que los vehículos operen de manera fiable en el mundo real. En contraste, muchos radares 4D fueron desarrollados para funciones ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) en vehículos de pasajeros, y no específicamente para funcionalidades completas de conducción autónoma. 

Además, AIR4D Imaging Radar se basa en una arquitectura cámara + radar para AVs, abriendo un camino viable para reducir significativamente el coste de sensores por vehículo, al mismo tiempo que acelera el despliegue de AVs en carreteras de todo el mundo. 

El despliegue “off-the-shelf” de AIR4D ofrece: 

•    Velocidad directa por objeto: el radar de bitsensing mide en tiempo real la velocidad de vehículos, ciclistas o peatones cercanos, permitiendo una toma de decisiones más rápida y precisa para los AVs. 
•    Detección de largo alcance hasta 300 m: identifica vehículos y obstáculos mucho más adelante en la carretera, dando a los vehículos autónomos más tiempo para reaccionar de forma segura. 
•    Precisión en condiciones nocturnas y entornos sin luz: el radar 4D puede operar en oscuridad casi total (es decir, <0 lux), ayudando a los AVs a mantener conciencia situacional durante la noche o en áreas mal iluminadas.  
•    Estabilidad en condiciones meteorológicas adversas: AIR4D ofrece un fuerte rendimiento de detección bajo lluvia, niebla, nieve y otras condiciones difíciles que reducen la visibilidad para otros sensores, ya que las frecuencias de onda milimétrica del radar 4D penetran estas barreras ambientales adversas. Con los programas de AV avanzando hacia despliegues comerciales reales, esta fiabilidad ya no es un “extra”, sino un requisito básico. 
•    Integración profunda con sensores de cámara: la solución funciona en combinación con cámaras, y sus robustas mediciones de distancia y velocidad complementan las imágenes de alta resolución de las cámaras. Esto da como resultado un sistema de percepción integral que mejora la fiabilidad de la conducción autónoma.  

 

COMPRENSIÓN MÁS PROFUNDA

“Las cámaras son una base crucial para proporcionar detalles visuales ricos a los AVs, incluyendo la lectura e interpretación de señales de tráfico. El contexto que proporcionan es indispensable”, afirma el Dr. Lee.

"Las cámaras son una base crucial para proporcionar detalles visuales ricos a los AVs, incluyendo la lectura e interpretación de señales de tráfico. El contexto que proporcionan es indispensable"

“Sin embargo, las cámaras por sí solas presentan desafíos, especialmente en condiciones climáticas adversas. Las malas condiciones pueden dificultar enormemente la visibilidad de una cámara. Por eso la fusión con radar de imagen 4D es tan eficaz.”

“La tecnología radar se basa en la emisión de ondas electromagnéticas; de este modo, un radar es capaz de ‘ver’ a través de cualquier condición meteorológica”, continúa. “El principal valor añadido del radar 4D frente a versiones anteriores de la tecnología (es decir, 3D) es que proporciona datos de elevación, ofreciendo a un AV una imagen increíblemente detallada y en tiempo real de su entorno. Proporciona datos detallados de nube de puntos y datos Doppler que ofrecen una comprensión contextual profunda del entorno, sin depender únicamente de detalles visuales como las cámaras.”

UNA IMAGEN MÁS CLARA

Hasta ahora, los sensores se utilizaban para proporcionar precisión espacial 3D a los AVs, algo que los radares 3D no podían replicar, como distinguir un peatón de un vehículo o una señal de tráfico de un obstáculo. Sin embargo, el radar de imagen 4D resuelve este punto ciego añadiendo datos de elevación. Esto significa que los AVs equipados con radar 4D obtienen una imagen espacial de alta resolución y en tiempo real de su entorno en las cuatro dimensiones, que es el nivel de fidelidad de percepción que exige una conducción autónoma segura.

El Dr. Lee concluye:

“El beneficio de una arquitectura cámara + radar es crear un enfoque más sostenible y escalable para comercializar la conducción totalmente autónoma. Pero, lo más importante, dada la amplitud de datos e información generados por este tipo de arquitectura, la seguridad está en el centro de todo, ayudando a fomentar la confianza en los AVs entre todos los stakeholders.”

Por esta razón, muchos desarrolladores de AV consideran ahora el radar 4D como esencial para una autonomía escalable de Nivel 3–Nivel 4, y no simplemente como un sensor complementario.

"Los AVs equipados con radar 4D obtienen una imagen espacial de alta resolución y en tiempo real de su entorno en las cuatro dimensiones, que es el nivel de fidelidad de percepción que exige una conducción autónoma segura."