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Cómo las farolas aumentan la seguridad de la conducción autónoma

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Cómo las farolas aumentan la seguridad de la conducción autónoma

Elevadas a más de seis metros de altura, las farolas tienen una vista de pájaro única sobre las ciudades. Esta característica es la que se ha querido aprovechar MEC-View, un proyecto al que el Ministerio Federal de Asuntos Económicos y Energía de Alemania ha dotado de 5,5 millones de euros y en el que intervienen Mercedes-Benz, Nokia, Osram, Tom Tom, IT Designers, las Universidades de Duisburg-Esses y Ulm, así como esta última ciudad. Con MEC-View se pretende dotar a las farolas de cámaras y sistemas LIDAR que transmitan información automatizada en tiempo real a los vehículos de autónomos.

farolas aumentan seguridad

La conducción autónoma va a suponer un reto para las ciudades. Uno de los mayores obstáculos está relacionado directamente con la seguridad y, por ello, se están buscando soluciones que ayuden a reducir la siniestralidad.

Uno de estros proyectos es MEC-View, un programa de investigación desarrollado en Alemania con el apoyo económico del Ministerio Federal de Asuntos Económicos y Energía (BMWi), quien ha dotado al proyecto con fondos con valor de 5,5 millones de euros. En MEC-View también participan empresas privadas como Mercedes-Benz, Osram, Tom Tom e IT Designers, así como la ciudad de Ulm y las Universidades de Duisburg-Essen y Ulm.

¿En qué consiste MEC-View?

MEC-View es un proyecto que busca soluciones que mejoren la seguridad para la conducción autónoma en las ciudades. Para ello, utilizan como punto clave a las farolas, unos elementos que dada su altura, alrededor de seis metros, ofrecen una visión de pájaro única en determinadas situaciones de la circulación como esquinas o cruces con escasa visibilidad.

La justificación en el uso de las farolas se encuentra en que los sensores de los vehículos, como las cámaras, los radares o los LIDAR (Laser Imaging Detection and Ranging), ofrecen una visión 360º, algo que no siempre es suficiente para detectar todas las situaciones del tráfico.

plano con farolas

Debido a que el vehículo en sí no puede ver alrededor de las esquinas o a través de las paredes, utilizamos los sensores instalados en las farolas de la calle para extender el campo de visión de los sensores del vehículo”, explica el Dr. Rüdiger Walter Henn, Director del proyecto MEC-View.

Es por ello que el proyecto MEC-View pretende equipar a las farolas con sistemas de vídeo y dispositivos LIDAR. Gracias a estos equipos se recogería información que, posteriormente y a través de tecnología móvil avanzada, se enviaría a los vehículos autónomos en tiempo real.

Este flujo de información permitiría la detección de obstáculos, bien sean otros vehículos, peatones o ciclistas, de una forma rápida y fiable y haría más seguro el tráfico urbano.

Ahora, después de tres años de desarrollo, el proyecto está listo para presentar los resultados obtenidos en Ulm, ciudad partner de MEC-View y que ha servido como campo de pruebas durante el tiempo que ha durado la investigación.

¿Cómo funciona este sistema?

Para poder desarrollar el proyecto MEC-View se han creado hardwares y softwares específicos. De esta manera, los equipos incorporados en las farolas recogen y procesan las imágenes y la información para, posteriormente, combinarlas con mapas digitales de alta resolución.

Una vez realizada esta combinación, que apenas tarda unos segundos, la información se transmite de manera inalámbrica a los vehículos autónomos que la cruzan, a su vez, con los datos recogidos por sus propios sensores o cámaras. De esta manera, se crear una imagen real y precisa de la situación del tráfico.

farolas para conducción autónoma

En cuanto a la transmisión de la información, MEC-View se ha basado en la tecnología de comunicaciones móviles LTE optimizada exclusivamente para este proyecto. Sin embargo, en el mundo real se podrá adaptar para la implantación a través del sistema 5G.

En cualquier caso, a ambas tecnologías se les exige una latencia optimizada en la transmisión de las comunicaciones, así como en el procesamiento y la combinación de la información recogida en las farolas con los mapas HD y los datos obtenidos por los vehículos.

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