Hoy, la mayoría de los consumidores están familiarizados con el concepto de vehículo autónomos (AV por sus siglas en inglés) que puede navegar hábilmente por entornos de conducción complejos sin ninguna intervención humana. Estas representaciones, presentes en muchos medios de comunicación populares, ofrecen una visión general de las capacidades y ventajas potenciales de la tecnología audiovisual.

La materialización de este futuro potencial depende de la capacidad de los AV para recopilar y procesar cantidades inmensas de datos procedentes de diversos sistemas, y poco a poco se van conociendo los detalles de cómo un AV podría llevar a cabo esta tarea. Ya está claro que los vehículos autónomos necesitarán una cantidad significativa de hardware electrónico avanzado para funcionar. Las cifras concretas pueden variar, pero muchos expertos prevén que un AV necesitará unos 30 sensores avanzados y una enorme capacidad de procesamiento para desplazarse con seguridad por un entorno de conducción dinámico.

Más allá de la electrónica y el software, una constelación de tecnologías avanzadas y áreas de ingeniería deben trabajar juntas a la perfección para lograr verdaderas capacidades de autoconducción. Esto incluye sistemas mecánicos, eléctricos y electrónicos, así como software integrado, inteligencia artificial y aprendizaje automático, y redes de comunicaciones, todo ello funcionando en armonía para ofrecer funciones de conducción autónoma. En un AV, estos dominios se entrecruzan en mayor medida que antes, lo que garantiza que ningún sistema del vehículo sea realmente independiente.

Un sistema de asistencia de mantenimiento de carril, por ejemplo, requiere sensores, procesadores y software para percibir las líneas de la carretera y calcular la trayectoria del vehículo antes de activar los componentes mecatrónicos del sistema de dirección para ejercer el control sobre el vehículo.

Sin embargo, incluso los sistemas más avanzados disponibles en la actualidad sólo alcanzan el nivel 3 de capacidades de autoconducción. Estos sistemas requieren que el conductor humano tome el control en determinadas circunstancias. Un sistema de nivel 4 ejerce un control total sobre el vehículo, pero sólo dentro de las condiciones operativas especificadas. El nivel 5, el pináculo de la autonomía del vehículo, ofrece un control total en todas las condiciones, en todo tipo de carreteras y sin necesidad de supervisión humana.

A medida que las empresas sigan subiendo por la escalera de la autonomía, se enfrentarán a un aumento exponencial de la complejidad en cada peldaño de la escalera a medida que se integren sistemas adicionales, se transmitan más datos a través de las redes de los vehículos y crezca la demanda de potencia informática y eléctrica. ¿Cómo absorben y gestionan las empresas un aumento tan enorme de complejidad, potencia y datos dentro de la plataforma del vehículo? ¿Y qué implicaciones tienen los requisitos de un AV en el diseño y desarrollo de estos dispositivos de procesamiento y sensores?

Reto de diseño: Integración de electrónica avanzada en plataformas de automoción

Los sistemas electrónicos que harán posibles los futuros sistemas de conducción autónoma serán una mezcla diversa de sensores y potentes dispositivos de procesamiento, todos ellos conectados por redes de datos de alta velocidad. La combinación y ubicación adecuadas de estos dispositivos en la carrocería del vehículo es una consideración importante y ofrece oportunidades para la exploración y optimización del diseño.

Un vehículo autónomo dependerá probablemente de varios tipos de sensores para construir una imagen completa del entorno de conducción, tanto a corto como a largo alcance. También se necesitarán distintos tipos de sensores para realizar tareas como el reconocimiento de objetos, que permitirá a los algoritmos de inteligencia artificial (IA) tomar decisiones a partir de los datos del entorno del vehículo. Entre los tipos de sensores más comunes se encuentran las cámaras, los sensores ultrasónicos, el radar y el lidar, cada uno de los cuales ofrece ventajas e inconvenientes para que el vehículo perciba su entorno.

Un reto fundamental será la integración de diversos modos de percepción y procesamiento en un sistema cohesionado que permita reacciones inmediatas a las condiciones externas sin fallos ni retrasos. Esto puede incluir incluso flujos de datos procedentes del exterior del vehículo, como los procedentes de infraestructuras y sistemas urbanos inteligentes.

A medida que aumenten la cantidad y la velocidad con que estos sistemas de sensores generan los datos, las capacidades de un sistema autónomo se reducirán en última instancia a la potencia de procesamiento alcanzada por sus unidades de cálculo y a las capacidades de los algoritmos de IA.

Los chips personalizados ofrecen el mejor rendimiento

La potencia de cálculo se traduce en un análisis más rápido de los datos y, por tanto, en una toma de decisiones más rápida y precisa por parte de los algoritmos de conducción autónoma. Por eso, las empresas dedicadas tradicionalmente a la fabricación de automóviles están ahora muy interesadas (e invierten) en el desarrollo de potentes chips de circuitos integrados (IC, por sus siglas en inglés). A estos chips se les pedirá que ayuden a los algoritmos de inteligencia artificial a procesar múltiples flujos de datos de sensores en tiempo real para que la percepción y la reacción sean casi instantáneas. El desarrollo de estos avanzados dispositivos de silicio es una de las tareas más difíciles y críticas a las que se enfrentan quienes persiguen la autonomía.

Dada la complejidad y el reto que supone la creación de estos chips, cabe preguntarse por qué los fabricantes de automóviles se lanzan al diseño de IC personalizados. Hay dos grandes ventajas. En primer lugar, embarcarse en el desarrollo de silicio a medida da a los fabricantes de automóviles más control sobre cómo se diseña y optimiza el chip para adaptarlo a las necesidades de la plataforma del vehículo. En segundo lugar, el proceso de diseño del chip puede integrarse en el ecosistema de desarrollo del fabricante de automóviles, garantizando una trazabilidad y conectividad completas desde la arquitectura del vehículo hasta el diseño del chip y de vuelta a los requisitos específicos. El control y la trazabilidad añadidos permitirán obtener un mayor rendimiento y eficiencia del chip, así como una mejor integración en los sistemas eléctricos y electrónicos del vehículo.

La digitalización potencia el diseño de vehículos avanzados

En el camino hacia los vehículos autoconducidos, la industria automovilística se enfrenta a su tarea de diseño e ingeniería más difícil. Los equipos de ingenieros deben tener en cuenta cientos de miles de interacciones entre sistemas de vehículos cada vez más complejos, al tiempo que se enfrentan a un cambio en la propia naturaleza del desarrollo automovilístico. Además, estos equipos deben garantizar que sus sistemas de autoconducción puedan navegar con seguridad por los entornos de conducción recopilando y procesando terabytes de datos cada segundo procedentes de docenas de sensores dispersos por el vehículo.

¿Cómo pueden las empresas superar estos obstáculos para seguir avanzando hacia la autonomía total? Comienza con una transformación digital del proceso de diseño de vehículos. La transformación digital permite a las empresas adoptar un nuevo enfoque del desarrollo y la ingeniería de soluciones de movilidad, vinculando todo su ciclo de vida a través de una red troncal digital que permite que la información fluya por toda la organización. Incluso las empresas asociadas pueden incorporarse de forma segura a la red troncal digital, lo que garantiza una colaboración más rápida y sencilla entre las organizaciones y favorece la rendición de cuentas respecto a los objetivos generales.

La digitalización ofrece ventajas clave a los OEM de automoción que desarrollan los vehículos del mañana. En primer lugar, establece conexiones entre equipos o departamentos anteriormente aislados y toda la cadena de suministro de la automoción, eliminando problemas de flujo de datos y reduciendo errores o fallos de comunicación. Las nuevas conexiones y el aumento de la colaboración también garantizan que los errores, las incoherencias y otros problemas se identifiquen y resuelvan más rápidamente cuando se producen.

La digitalización también abre las posibilidades de la verificación y validación virtual del diseño en las primeras fases del ciclo de vida del desarrollo para impulsar optimizaciones y garantizar la satisfacción de los requisitos. Por ejemplo, la ubicación e integración de los sensores en la carrocería del vehículo es fundamental para garantizar su correcto funcionamiento. Algunos lugares del exterior del vehículo son más propensos a ensuciarse con la suciedad o las salpicaduras de la carretera, mientras que otros pueden ser inadecuados para sensores de gran tamaño que generan mucho calor.

La digitalización puede permitir a las empresas investigar estos parámetros en una fase temprana del proceso de diseño del vehículo, identificando posibles problemas mucho antes de que se construyan prototipos físicos.

La clave de este enfoque es un gemelo digital integral que capte todos los aspectos del diseño y la producción del vehículo . Con este gemelo digital, las empresas automovilísticas pueden eliminar las barreras entre los equipos de ingeniería de los ámbitos eléctrico, electrónico, de software y mecánico. Esto no sólo ayuda a las empresas a superar la complejidad de los AV, sino que también fomenta una nueva cultura de colaboración e innovación en la empresa que la llevará a través de los desafíos del mañana.

En resumen, la digitalización es un poderoso facilitador de la innovación tecnológica, la colaboración y la toma de decisiones informadas. Al invertir en transformación digital, empresas de todos los tamaños pueden afrontar los retos de desarrollar los vehículos del futuro eliminando antiguos límites a la colaboración y fomentando la innovación mediante la maximización de los datos disponibles. Estas capacidades serán cruciales para todos los fabricantes de automóviles en su búsqueda del futuro de la movilidad.

Por: Nand Kochhar, VP of Automotive & Transportation, Siemens Digital Industries Software, y  Alan Porter, VP of Electronics & Semiconductors, Siemens Digital Industries Software