Vehículos autónomos: por qué la telemática será fundamental para su éxito

Muchos serán conscientes del éxito que Tesla ha tenido en el desarrollo de vehículos autónomos. Si bien aún no están completamente allí, su tecnología está mejorando constantemente hasta el punto en que sus automóviles equipados con esta tecnología pueden conducirse en gran medida con el conductor humano allí para intervenir cuando sea necesario.

Pero otros fabricantes se están poniendo al día, y cualquiera que haya comprado un automóvil en los últimos años puede encontrar cierta autonomía en él. Esto podría ser un frenado automático en situaciones de emergencia, dispositivos de asistencia de carril o control de crucero inteligente.

Los fabricantes de vehículos comerciales también están invirtiendo en tecnología de conducción autónoma con el objetivo de desarrollar vehículos totalmente autónomos. Por ejemplo, Volvo está probando camiones que tienen capacidad de conducción autónoma.

Mientras que Waymo, la compañía hermana de Google y parte de Alphabet, ha estado operando taxis sin conductor en Phoenix, Arizona desde octubre de 2020. También está trabajando en la capacidad de conducción autónoma para camiones.

La start-up TuSimple condujo un camión autónomo en carreteras públicas durante 80 millas desde un patio ferroviario en Tuscon hasta un centro de distribución en Phoenix en diciembre.

Estas tecnologías están en camino y en poco tiempo, es inevitable que las empresas de reciclaje y gestión de residuos comiencen a utilizarlas.

Me imagino que veremos más tecnología de conducción autónoma en camiones de residuos y reciclaje en los próximos años, y tecnología totalmente autónoma dentro de una década.

La telemática será crucial para cada etapa de esto. Por ejemplo, esperaría que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se integraran con la tecnología telemática y de conducción autónoma.

Los vehículos conocerán mucha más información, como identificar las condiciones climáticas que podrían afectar la seguridad del vehículo o la disponibilidad de rutas. Los vehículos utilizarán IA y ML para identificar posibles problemas de mantenimiento antes de que sean notados por los sensores existentes. De hecho, los equipos de mantenimiento podrán volver atrás y verificar cuándo ocurrió un problema en un vehículo e identificar las condiciones de operación que lo causaron. Tener información como esta ayudará a los conductores a identificar las condiciones de la carretera o los estilos de conducción que condujeron a problemas de mantenimiento, así como a permitir una mejor predicción de cuándo será necesario reemplazar las piezas.

Cuando lleguemos al punto de reciclar y reciclar camiones de basura totalmente autónomos, necesitaremos saber dónde está el vehículo y aquí es donde la telemática jugará un papel crucial. Además de esto, la telemática trabajará con tecnología de conducción autónoma para identificar peligros potenciales y garantizar que el vehículo conduzca de manera segura.

Si un vehículo se descompone (y con suerte en la mayoría de los casos esto se habrá evitado mediante AI y ML trabajando en conjunto con la telemática para predecir el problema), entonces la telemática ayudará a identificar dónde está el vehículo. Luego puede ser reparado en la carretera o recuperado.

Con el rápido despliegue de la tecnología de comunicaciones móviles 5G en muchos países, podremos compartir más datos telemáticos más rápidamente con los controladores en la base. Esto permitirá una mayor comprensión de dónde están los vehículos, los peligros que enfrentan y permitirá realizar ajustes importantes en las rutas si es necesario.

Integración de la telemática con la optimización

Los vehículos eléctricos autónomos aún deberán controlarse y las plataformas de optimización y la telemática trabajarán juntas para ese propósito.

Los datos recibidos de los dispositivos telemáticos permitirán una planificación y optimización efectivas de las rutas, como lo hacen ahora.

Pero la telemática ayudará a informar la capacidad de los vehículos eléctricos para completar una ruta, teniendo en cuenta el estado de carga, cualquier tiempo de carga necesario a mitad de ruta y cualquier condición que pueda afectar el alcance, como el clima frío y húmedo.

Los datos de los vehículos autónomos ayudarán a informar la optimización de rutas, utilizando IA y ML para detectar tendencias como las condiciones del tráfico y las cargas de los vehículos. Los vehículos también deben ser capaces de controlar la resistencia debido a la escalada de colinas y el frenado regenerativo cuesta abajo para calcular mejor el alcance en una ruta.

Las redes 5G permitirán el monitoreo en tiempo real del vehículo para garantizar que esté en el plan y permitir que se realicen ajustes rápidos. Esto podría hacerse automáticamente por el software, lo que permite una interferencia mínima del controlador que requiere intervención solo cuando un humano necesita tomar una decisión.