En el estado actual de la tecnología, los vehículos autónomos no son precisamente "autónomos". De hecho, en la escala de niveles de autonomía SAE, los autos de Tesla están solo en un 2 de 5, lo que muestra que todavía hay espacio para mejorar.
Los niveles de autonomía de conducción. Imagen utilizada por cortesía de Synopsys
El resultado es que, incluso cuando el vehículo está en modo autónomo, los conductores deben estar completamente alerta y atentos, listos para tomar el volante en cualquier momento. Por esta razón, muchos fabricantes de vehículos están comenzando a desarrollar e instalar sistemas de monitoreo del conductor (DMS) en sus vehículos, que rastrean cosas como la posición del ojo del conductor y el lenguaje corporal para determinar si el conductor está o no enfocado en la carretera.
Si bien Tesla ya tiene algún nivel de DMS en sus vehículos, recientemente recibió la aprobación de la FCC para una nueva tecnología de sensor de ondas milimétricas que creen que aumentará la seguridad en más de un sentido.
Para lograr las funciones de DMS generalmente se requiere que el sistema consista en varios bloques de hardware clave. Estos a menudo incluyen un módulo de cámara, sensores de RF, sensores biométricos y un procesador dedicado (normalmente un SoC o ASIC). Si bien los componentes no son necesariamente únicos, diseñar con ellos en un entorno automotriz puede presentar muchos desafíos.
Un diagrama de bloques típico de DMS. Imagen utilizada por cortesía de NXP
Desde una perspectiva tecnológica, uno de los mayores desafíos en el diseño de un DMS preciso es la tolerancia al ruido.
Un entorno automotriz está plagado de fuentes de interferencia como la radio y el motor. Cuando se diseña con sensores de RF en un DMS, que son particularmente propensos a este tipo de interferencias, esto puede presentar un serio desafío.
A ese desafío se suma la necesidad de consumir la menor cantidad de energía posible para evitar agotar la batería del automóvil. Esta restricción puede ser particularmente desafiante porque estos sistemas tienden a ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial en el procesador para realizar el seguimiento facial que monitorea al conductor. Además, la electrónica de menor potencia tiende a ser más sensible al ruido, lo que ya es un problema establecido.
Desde una perspectiva económica, los diseñadores deben hacer que estos sistemas sean lo más pequeños y baratos posible, con la esperanza de que haya espacio para ellos en el vehículo y que su inclusión no aumente el precio general.
Recientemente, Tesla finalmente recibió una nueva tecnología de sensor de RF que, según afirman, se centra en el monitoreo de la seguridad de los pasajeros y los vehículos.
En su Solicitud de exención, Tesla explica que su nuevo dispositivo es un sensor de radar mmWave que opera en la banda de 60-64 GHz. El dispositivo constará de 4 antenas TX y 3 RX impulsadas por un front-end de radar configurable, que modulará la señal del radar para que consista en cuadros consecutivos.
Estas tramas incluirán un período de transmisión en el que se transmitirá una repetición de chirridos de frecuencia, seguido de un período de escucha para RX y, finalmente, el tiempo para el procesamiento de la señal y el tiempo de inactividad.
Según la descripción de la tecnología, los chirridos alcanzarán un ciclo de trabajo total del 10%.
Marcos de radar de Tesla para su nuevo sensor mmWave. Imagen utilizada por cortesía de Tesla.
El sensor tendrá una potencia conducida máxima de +10 dBm, una potencia radiada isotrópica efectiva máxima (EIRP) de +13 dBm, y estará enfocado en el interior del vehículo, aunque también puede escanear hasta 2 metros fuera del vehículo.
Actualmente, Tesla afirma que su nuevo sensor monitoreará a los niños que se quedan solos en un vehículo caliente. Afirman que su sensor puede detectar cosas como patrones de respiración y frecuencia cardíaca, lo que ayuda a tomar decisiones sobre la seguridad del niño. El sensor también proporcionará percepción de profundidad y diferenciará entre un niño y un objeto dejado en el asiento para reducir las falsas alarmas.
Más allá de esto, Tesla espera usar esta tecnología para monitorear un vehículo cuando está estacionado, verificando daños o intentos de entrada.
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