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Concesiones Inminentes para Alcanzar el Transporte Autónomo Seguro

El transporte autónomo desafiará la relación costo/beneficio con la redundancia de sensores para garantizar la seguridad en general.

Una plataforma de pruebas definida por software será crítica para mantener el ritmo con la evolución de las arquitecturas de los procesadores.

Las industrias automotrices y de semiconductores están convergiendo a medida que los requisitos para el transporte autónomo van afectando las arquitecturas de los microprocesadores.

image description De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, cada año se pierden más de 1,25 millones de vidas debido a accidentes de tráfico y estos accidentes cuestan a los gobiernos aproximadamente el 3% del PIB. Aunque el fuerte impacto del transporte autónomo es omnipresente, extendiéndose a dominios personales, económicos y políticos, el simple hecho de salvar vidas significa que el transporte autónomo podría ser la invención más revolucionaria de nuestro tiempo.

Los Sistemas de Asistencia Avanzada al Conductor (ADAS) son una convergencia de sensores, procesadores y software para mejorar la seguridad y finalmente, ofrecer la capacidad del manejo autónomo. Hoy en día la mayoría de estos sistemas utilizan un solo sensor, como radar o cámara y ya tienen un impacto medible. De acuerdo a un estudio en 2016 realizado por IIHS, los sistemas de frenado automático redujeron las colisiones de parte trasera en un 40% aproximadamente y los sistemas de advertencia de colisiones las redujeron en un 23%. Aún así, la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras (NHTSA, por sus siglas en inglés) reporta que el 94% de los accidentes automovilísticos serios son causados por errores humanos. Para pasar de la asistencia al conductor a la autonomía de nivel 4 o 5 y quitar al conductor de detrás del volante, la industria automotriz enfrenta retos mucho más complicados. Por ejemplo, se requiere la fusión de sensores, la combinación de datos de varios sensores para generar resultados; y exige sincronización, procesamiento de alta potencia y la evolución continua de los mismos sensores. Para los fabricantes automotrices, esto significa encontrar el balance apropiado entre tres limitantes críticas: costo, tecnología y estrategia.

Costo: Sensores Redundantes o Complementarios

image description El estándar para autonomía nivel 3 dice que el conductor no necesita prestar atención activa si el automóvil se mantiene en circunstancias predefinidas. El 2019 Audi A8 será el primer automóvil de producción en todo el mundo en ofrecer autonomía de nivel 3. Está equipado con seis cámaras, cinco dispositivos de radar, un dispositivo lidar y 12 sensores ultrasónicos. ¿Por qué tantos? En pocas palabras, cada uno tiene fortalezas y debilidades únicas. Por ejemplo, un radar muestra qué tan rápido va un objeto, pero no qué es. La fusión de sensores es necesaria aquí porque ambos datos son críticos al anticipar el comportamiento del objeto y la redundancia es necesaria para superar las debilidades de cada sensor.

Finalmente, la meta al procesar datos de sensores es crear una representación libre de fallas del entorno que rodea al automóvil de una manera que pueda alimentar los algoritmos de toma de decisiones y que pueda mantener bajos los costos para que el producto final sea rentable. Uno de los retos más importantes para lograr esto es elegir el software adecuado. Tome en cuenta tres ejemplos: sincronización de medidas, mantener trazabilidad de datos y probar el software ante la infinidad de escenarios del mundo real. Cada uno de estos es un reto único; el transporte autónomo requerirá de los tres, pero ¿a qué costo?

LIDAR AÑADE REDUNDANCIA

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Tecnología: Arquitectura Distribuida o Centralizada

Las capacidades de procesamiento de ADAS se basan en múltiples unidades de control aisladas; sin embargo, la fusión de sensores está impulsando la popularidad de un singular procesador centralizado. Considere el Audi A8. En el modelo 2019, Audi combinó los sensores requeridos, portafolio de funciones, hardware electrónico y arquitectura de software en un solo sistema central. Este controlador central de asistencia al conductor calcula un modelo completo del entorno del vehículo y activa todos los sistemas de asistencia. Tiene más potencia de procesamiento que todos los sistemas en el modelo anterior del Audi A8 combinados. La principal preocupación con una arquitectura centralizada es el costo del procesamiento de alta potencia, que se ve agravado por la necesidad de un controlador de fusión secundario en otro lugar del automóvil como respaldo de seguridad crítica.

Es probable que las preferencias alternen entre diseño arquitectónico centralizado y distribuido a medida que el controlador y sus capacidades de procesamiento evolucionen, lo que significa que un diseño de pruebas definido por software será fundamental para mantenerse al día con esa evolución.

“[Helmut Matschi, miembro de la Junta Ejecutiva, División Interior, en Continental], dijo que todo vuelve a la ingeniería de software. . . Predice que, con el uso generalizado de las PCs de alto rendimiento en los vehículos a principios de la próxima década, los proyectos de desarrollo podrían emplear hasta el 80% de sus presupuestos en software".

Noticias Automotrices, Continental Bracing for a World of Bugs, 2018

Estrategia: Tecnología Interna o Comercial

Para alcanzar una autonomía de nivel 5, el microprocesador para vehículos autónomos necesita 2000 veces más capacidad de procesamiento que los actuales microprocesadores en las unidades de control; por lo tanto, se está volviendo cada vez más costoso incluso que los componentes de RF en los sistemas de radar de onda milimétrica. La historia ha demostrado que una capacidad cada vez más costosa que tiene una gran demanda atrae la atención de los líderes en los mercados adyacentes, lo que impulsa la competencia entre los participantes en el mercado.

Como punto de comparación, UBS estima que el tren motriz eléctrico Chevrolet Bolt tiene 6 a 10 veces más contenido de semiconductor que un automóvil de motor de combustión interna equivalente. El contenido de semiconductores solamente seguirá aumentando y las adyacencias del mercado proporcionarán mejoras invaluables en las tecnológicas comerciales. Por ejemplo, NVIDIA ha adaptado su plataforma Tegra, inicialmente desarrollada para electrónicos de consumo a aplicaciones ADAS en sistemas automotrices. Alternativamente, Denso ha comenzado a diseñar y fabricar su propio microprocesador de inteligencia artificial para reducir el costo y el consumo de energía y NSITEXE Inc., una filial de Denso, tiene planes para lanzar un procesador de flujo de datos, un procesador de próxima generación llamado DFP en 2022. La carrera está en marcha.

Optimizar las Limitantes

Las decisiones que se tomen con respecto a estas limitantes tendrán un tremendo impacto en el tiempo para llegar al mercado y en las capacidades de diferenciación en toda la cadena de suministro. La habilidad para reconfigurar rápidamente los probadores será crítica para minimizar los tiempos y los costos de pruebas de validación y producción, por lo que la flexibilidad a través del software será clave. En un extracto de entrevista publicado el 4 de marzo de 2018, en bloomberg.com, Dr. James Kuffner, CEO del Instituto de Investigación Toyota, Desarrollo Avanzado dijo, "No solamente estamos reduciendo a la mitad sino en una cuarta parte el presupuesto. Tenemos casi 4 $ mil millones de dólares para que Toyota se convierta en una nueva compañía de movilidad de clase mundial en software ". Este sentimiento no es poco común en la industria automotriz. Aún no se tienen respuestas claras para estas limitantes, pero al igual que las revoluciones industriales del pasado permitieron que las personas adquirieran nuevas tecnologías a través de una mayor ganancia de productividad, aumentar la eficiencia en el desarrollo de software será esencial para la revolución del transporte autónomo.

CONSIDERACIONES DE SENSORES REDUNDANTES O COMPLEMENTARIOS

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Siguientes Pasos

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Jeff Phillips

Jefe de Comercialización Automotriz

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