PARA SU PUBLICACIÓN INMEDIATA N.º 3257

Este texto es una traducción de la versión oficial en inglés de este comunicado de prensa y se le proporciona a modo de referencia, para su comodidad. Consulte el texto original en inglés para obtener detalles específicos. En caso de que ambas versiones difieran, prevalecerá el contenido de la versión en inglés.

Mitsubishi Electric desarrolla detección sólida para la conducción autónoma

Permite que los sistemas de conducción autónoma y asistencia a la conducción funcionen incluso en condiciones de niebla densa o fuertes lluvias

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TOKIO, 13 de febrero de 2019 - Mitsubishi Electric Corporation (TOKIO: 6503) ha anunciado hoy el desarrollo de una tecnología de detección de alta precisión de los perímetros del vehículo incluso en entornos de mala visibilidad por niebla densa o fuertes lluvias. Se espera que esta tecnología permita que los sistemas de conducción autónoma y asistencia a la conducción funcionen de forma estable incluso en circunstancias meteorológicas extremas, en las que la precisión en la detección de los sensores convencionales tiende a deteriorarse significativamente.

Frenado de emergencia autónomo en circunstancias meteorológicas extremas

Los esfuerzos de investigación y desarrollo siguen centrándose en el aumento de la precisión en la detección de los sensores usados en los sistemas de conducción autónoma y asistencia a la conducción. Estos sistemas dependen de distintos tipos de sensores para confirmar las posiciones, las velocidades, los tamaños, etc., de los obstáculos con los que se encuentran los vehículos durante su trayectoria. Hasta ahora, sin embargo, los sistemas convencionales que usan estos sensores no han funcionado bien en condiciones de niebla densa o fuertes lluvias, que reducen la permeabilidad de las ondas eléctricas y láser, y la visibilidad de la cámara.

La nueva tecnología selecciona e integra la información de varios sensores en función de la fiabilidad de la información. Los datos cronológicos (velocidad, ancho, orientación, distancia, etc.) obtenidos a partir de varios sensores se analizan en tiempo real para predecir la fiabilidad de la información de cada detector afectado por el clima basándose en sus respectivas funciones. Mediante la selección e integración de información que se considera altamente fiable, la detección de alta precisión es posible incluso en circunstancias meteorológicas extremas. Durante las pruebas, la tecnología se implementó con un sistema AEB (del inglés "autonomous emergency braking", frenado de emergencia autónomo) para comprobar el rendimiento de los vehículos reales en circunstancias meteorológicas extremas, y se confirmó que el sistema AEB logra el frenado de emergencia seguro incluso en aquellas condiciones en las que los sensores normalmente no funcionan bien. En adelante, la empresa realizará pruebas de evaluación en entornos reales y continuará el desarrollo de la tecnología a fin de comercializarla a partir del año 2023. La empresa espera que esta tecnología pueda aplicarse en el futuro en los vehículos autónomos para lograr cambios de carril seguros y precisos incluso en circunstancias meteorológicas extremas.

Descripción general

  Método de detección Rendimiento Condiciones Velocidades
[km/h]
Tecnología desarrollada Seleccionar e integrar información fiable obtenida a partir de varios sensores El sistema AEB funciona en condiciones de niebla densa o fuertes lluvias Precipitaciones
[mm/h]
80 10~40
Visibilidad en condiciones de niebla [m] 15 10~15
Tecnología tradicional Seleccionar e integrar información obtenida a partir de los sensores mediante el uso de funciones predefinidas El sistema AEB no funcionó en condiciones de niebla densa o fuertes lluvias Precipitaciones
[mm/h]
80 No funcionó
Visibilidad en condiciones de niebla [m] 15 No funcionó

Detalles

1)
Mediante la selección e integración de la información obtenida a partir de varios sensores en función de la fiabilidad de la información, la detección de alta precisión fue posible incluso en circunstancias meteorológicas extremas.
Los datos cronológicos, tales como la velocidad, el ancho, la orientación y la distancia, se detectaron a través de varios sensores, y luego se compararon con la información y los valores estimados según las funciones de cada sensor. Mediante el uso de cálculos en tiempo real se predijo la fiabilidad de la información de cada sensor afectado por el clima. A continuación, el sistema seleccionó e integró la información que se consideró altamente fiable. Mediante el uso de esta tecnología, se demostró que los sistemas de conducción autónoma y asistencia a la conducción funcionaban de forma normal en condiciones de niebla densa o fuertes lluvias.
2)
Alto rendimiento del sistema AEB demostrado incluso en circunstancias meteorológicas extremas
Las pruebas que simulaban circunstancias meteorológicas extremas se realizaron en unas instalaciones dirigidas por la organización sin ánimo de lucro Japan Automobile Research Institute. Se realizaron pruebas con un sistema AEB en condiciones de fuertes lluvias (precipitaciones de 80 mm/h) mientras el vehículo se movía a un máximo de 40 km/h. Se confirmó que el sistema AEB funcionó de forma normal debido a la detección correcta de objetos, que inició el frenado de emergencia. Además, el sistema se probó en condiciones de niebla densa con una visibilidad de 15 m mientras el vehículo se movía a 10-15 km/h. Todas las pruebas en condiciones de fuertes lluvias se repitieron por la noche. Asimismo, se realizaron pruebas en las que la precisión en la detección de la cámara se veía afectada significativamente por la retroiluminación mientras el vehículo se movía a 10-40 km/h. En todas las condiciones, el sistema AEB funcionó correctamente.
3)
Función de predicción del entorno
Un sensor LIDAR no funciona bien en condiciones de niebla (el agua suspendida en el aire absorbe las señales de láser pulsado), por lo que la información obtenida a partir de un sensor LIDAR bajo tales condiciones permite que el sistema determine la presencia de niebla. Los resultados de esta prueba se incorporarán en el proceso de cálculo de fiabilidad para lograr capacidades de detección más precisas.

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