En muchos artículos anteriores de MundoLuna hemos hablado de las bondades a nivel de seguridad que suponen los sistemas avanzados de ayuda a la conducción. Los ADAS han sido una verdadera revolución en lo que respecta a seguridad activa y tecnología, dando los primeros avances de automatización. Es decir, a la conducción autónoma. Desde coches que dan simples avisos ante peligros cercanos a coches que toman el control. Utilizando sensores, cámaras y radares, son capaces de controlar módulos como el del acelerador, los frenos o la dirección.

Gracias a estas cámaras o sensores, como las cámaras frontales que se montan en los parabrisas, el coche puede ‘ver’. Es capaz de leer señales, interpretarlas e incluso reaccionar a ellas si el conductor no lo ha hecho ya. De esta manera comparte responsabilidades con el chófer. En los niveles 0, 1 y 2 de conducción autónoma el conductor es el principal responsable de la marcha. No obstante, en los niveles 3, 4 y 5 hablamos de auténtica conducción autónoma, siendo el coche – es decir, la marca fabricante – el responsable. Una vez la tecnología esté implantada y la normativa lo permita, esto será un factor importante, necesitando adaptarse tanto los coches como las leyes.

Hemos dicho que el coche puede ‘ver’. Pero, en muchos casos a día de hoy, no puede ‘oír’. Y esto puede convertirse en una debilidad importante. Sin ir más lejos, si se aproxima un vehículo de emergencia, como una ambulancia, la policía o Guardia Civil, no lo percibirá como tal. Y puede darse la situación en la que tengas que ceder el paso, sobre todo si están respondiendo ante una urgencia.

Micrófonos y algoritmos de aprendizaje

Para tales situaciones, la tecnología suele encontrar soluciones y este caso no ha sido una excepción. Infineon Technologies junto con Reality AI han creado una solución para darles oído a los coches con sistemas ADAS. Se trata del micrófono Xensiv MEMS, que se ‘acopla’ a sistemas de sensores ya existentes en los coches. Permite que los coches puedan ‘ver’ coches que resuenan en una esquina o bien en algún punto muerto. También pueden detectar vehículos de emergencia que aún estén demasiado lejos como para ser vistos por las cámaras.

Este Xensiv MEMS funciona en combinación con los microcontroladores Aurix y el sistema See-with-sound de Reality AI. Gracias a los algoritmos de aprendizaje, es capaz de diferenciar vehículos de emergencia de otra clase de objetos. De hecho, es capaz de activarse incluso antes de que lo detecten otros sensores o cámaras del coche. Este algoritmo de aprendizaje permite también actuar de una manera adecuada ante diferentes sirenas. Es decir, no es el mismo sonido el de una ambulancia en Estados Unidos que en España por ejemplo.

También es un sistema preparado para diversas condiciones climatológicas. Es capaz de funcionar a temperaturas tan bajas como 40 grados bajo cero o hasta 105 grados. Más importante aún es que es capaz de registrar sonidos de hasta 130 decibelios sin problemas, eliminando la distorsión. Esta eliminación de la distorsión se vuelve especialmente eficaz para evitar problemas en días de mucho viento, pudiendo captar sonidos de sirenas y alarmas.