Scania prueba el posicionamiento preciso de vehículos autónomos con el proyecto PRoPAT

Scania prueba el posicionamiento preciso de vehículos autónomos con el proyecto PRoPAT
Imagen del camión Scania
Scania prueba el posicionamiento preciso de vehículos autónomos con el proyecto PRoPAT

Redacción.- Los vehículos autónomos y los sistemas avanzados de asistencia al conductor necesitan un posicionamiento robusto y preciso para permitir operaciones confiables. Esto es especialmente importante en la fase de transición temprana de la tecnología, cuando otros vehículos a su alrededor no están automatizados.

El sistema satelital de navegación global Galileo, en combinación con otras tecnologías de posicionamiento y sensores, es la respuesta a este rompecabezas de posicionamiento. La solución innovadora se desarrolló en el proyecto PRoPART: posicionamiento preciso y robusto para transportes por carretera automatizados, que involucra a Scania y seis socios, y podría ser un facilitador clave para transportes autónomos en el futuro.

Posicionamiento de "nivel centimétrico"

La solución se demostró recientemente en una situación de autopista recreada en el área de prueba de AstaZero en Suecia, con un camión autónomo conectado y dos automóviles tripulados no conectados.

Como parte de la prueba, un camión autónomo Scania ejecutó un cambio de carril seguro y eficiente en el tráfico. La maniobra fue gestionada por el nuevo sistema, basándose en un posicionamiento de nivel centimétrico combinado con datos de sensores de percepción colaborativos.

El proyecto demostró que era posible determinar la posición con una precisión de diez centímetros. El camión podría ejecutar la maniobra debido al posicionamiento preciso y una representación precisa de todo el entorno circundante. Esto se logró fusionando los datos de la cámara del camión y los radares delanteros y laterales combinados con los radares montados en unidades de carretera.

Comunicaciones infraestructura-vehículo

"Además del posicionamiento, también hemos agregado comunicaciones de infraestructura a vehículo", dice el coordinador del proyecto Stefan Nord, RISE, el Instituto Sueco de Investigación.

Normalmente, los vehículos autónomos dependen de sus propios sensores para interpretar y procesar datos sobre el entorno circundante. "Si los vehículos comparten información, puede ampliar su horizonte y beneficiarse de los datos de otro vehículo para también mirar a la vuelta de la esquina y así reunir más datos como base para tomar decisiones de maniobra", explica Nord.

Fredrik Howell, ingeniero de desarrollo en Scania Intelligent Transport Systems, dice: “En el proyecto, nos enfocamos en lograr un error de posicionamiento por debajo de 20 centímetros en combinación con un ambicioso riesgo de integridad del objetivo, es decir, la probabilidad de que el error de posición exceda este error límite.

"Sin embargo, para el despliegue en situaciones de tráfico de la vida real, que tienden a ser mucho más dinámicas y desestructuradas, hay, por supuesto, muchas más características del vehículo y del sistema, y ​​posibles fuentes de errores que deben manejarse".

Sobre PRoPART

El proyecto PRoPART combinó el software de posicionamiento cinemático en tiempo real de Waysure (Suecia) con mediciones satelitales de Fraunhofer IIS (Alemania). El posicionamiento satelital se incrementó con una solución de rango de banda ultra ancha de la institución de investigación española Ceit-IK4.

El camión autónomo fue suministrado por Scania, con la compañía V2X con sede en Hungría Commsignia que proporciona la tecnología de comunicación de corto alcance. Baselabs de Alemania proporcionó fusión de datos de sensores de sensores a bordo y en carretera y desarrolló una evaluación de la situación para la maniobra de cambio de carril automatizada prevista. El proyecto fue coordinado por RISE. El proyecto ha recibido financiación de la Agencia GNSS Europea bajo el programa de innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea.

Fotos: Scania Group