Tendencias Científicas
Las comunicaciones entre vehículos darán más facilidades a los conductores. Imagen: anitapeppers. Fuente: MorgueFile.
Un sistema de transporte en el que los vehículos se comunican directamente entre sí en tiempo real, dando a los conductores alertas sobre retenciones de tráfico, y que permite que un solo conductor controle varios vehículos moviéndose por caminos peligrosos.
Esos son algunos de los aspectos del concepto "transporte inteligente". Investigadores de la Universidad del Estado de Carolina del Norte (EE.UU.) han desarrollado un modelo para mejorar la claridad de las transmisiones vehículo a vehículo (V2V), necesarias para que ese concepto se haga una realidad.
"El modelo nos ayuda a entender cómo se distorsionan las señales V2V", explica en la nota de prensa de dicha Universidad Dan Stancil, jefe del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del Centro y co-autor de un artículo sobre el trabajo. "Y comprender cómo se distorsiona la señal nos permitirá diseñar una señal que se distorsione con menos probabilidad".
Avisa con tiempo para reaccionar
"Si bien hay aplicaciones para teléfonos inteligentes que pueden informar acerca de los atascos del tráfico, hay un desfase temporal entre el momento en que el atasco comienza y cuándo se le notifica al conductor", explica Stancil. "Una de las ventajas de este tipo de comunicación directa entre vehículos es que tiene muy poco tiempo de retardo, y podría llegar a advertir de que hay que usar los frenos en respuesta a un evento a sólo unos cientos de metros de distancia."
La comunicación V2V se basa en la transmisión de datos a través de frecuencias de radio en una banda específica. Pero la transmisión se complica por el hecho de que tanto el transmisor como el receptor están en movimiento - y por las ondas de radio reflejadas, o ecos de radio, que rebotan de los objetos que pasan. Estas variables pueden distorsionar la señal, provocando errores en los datos.
Los nuevos modelos tienen en cuenta el movimiento del transmisor y el receptor, pero los modelos anteriores también lo hacían. Los modelos anteriores también abordaban el problema de los ecos de radio en la comunicación V2V mediante la incorporación de una distribución uniforme de objetos que rodean a cada vehículo.
Sin embargo, este enfoque no capturaba con precisión muchos escenarios de comunicación V2V del mundo real. Otros modelos usan distribuciones reales de objetos, pero ello requiere potentes ordenadores para que calculan cuidadosamente las contribuciones de cada objeto.
Esos son algunos de los aspectos del concepto "transporte inteligente". Investigadores de la Universidad del Estado de Carolina del Norte (EE.UU.) han desarrollado un modelo para mejorar la claridad de las transmisiones vehículo a vehículo (V2V), necesarias para que ese concepto se haga una realidad.
"El modelo nos ayuda a entender cómo se distorsionan las señales V2V", explica en la nota de prensa de dicha Universidad Dan Stancil, jefe del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del Centro y co-autor de un artículo sobre el trabajo. "Y comprender cómo se distorsiona la señal nos permitirá diseñar una señal que se distorsione con menos probabilidad".
Avisa con tiempo para reaccionar
"Si bien hay aplicaciones para teléfonos inteligentes que pueden informar acerca de los atascos del tráfico, hay un desfase temporal entre el momento en que el atasco comienza y cuándo se le notifica al conductor", explica Stancil. "Una de las ventajas de este tipo de comunicación directa entre vehículos es que tiene muy poco tiempo de retardo, y podría llegar a advertir de que hay que usar los frenos en respuesta a un evento a sólo unos cientos de metros de distancia."
La comunicación V2V se basa en la transmisión de datos a través de frecuencias de radio en una banda específica. Pero la transmisión se complica por el hecho de que tanto el transmisor como el receptor están en movimiento - y por las ondas de radio reflejadas, o ecos de radio, que rebotan de los objetos que pasan. Estas variables pueden distorsionar la señal, provocando errores en los datos.
Los nuevos modelos tienen en cuenta el movimiento del transmisor y el receptor, pero los modelos anteriores también lo hacían. Los modelos anteriores también abordaban el problema de los ecos de radio en la comunicación V2V mediante la incorporación de una distribución uniforme de objetos que rodean a cada vehículo.
Sin embargo, este enfoque no capturaba con precisión muchos escenarios de comunicación V2V del mundo real. Otros modelos usan distribuciones reales de objetos, pero ello requiere potentes ordenadores para que calculan cuidadosamente las contribuciones de cada objeto.
Los objetos del entorno
Los investigadores se dieron cuenta que la mayoría de las carreteras están llenas de objetos situados de forma paralela a la carretera en sí, como árboles, estaciones de servicio o coches aparcados.
Esto significa que los objetos que pueden reflejar las ondas de radio no se distribuyen de manera uniforme en todas las direcciones.
Al tener en cuenta esta distribución de objetos, los investigadores fueron capaces de crear un modelo que describe con mayor precisión cómo se verán afectadas por el entorno las señales de radio. Esa información puede ser utilizada para ajustar la señal de transmisión, para mejorar la claridad de la transmisión de datos. Además, el modelo es relativamente fácil de calcular y no requiere un ordenador potente.
"Queremos seguir perfeccionando el modelo, pero el siguiente paso es la incorporación de esta información en la tecnología V2V para mejorar la fiabilidad de estas señales", adelanta Stancil.
Otros sistemas
Diversos consorcios y grupos de investigación trabajan en proyectos similares. Por ejemplo, el proyecto europeo CVIS (Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems) es un sistema de circulación diseñado en torno a una tecnología que permite la comunicación y cooperación de todos los elementos del tránsito viario (automóviles, conductores, semáforos, señales…) para mejorar la eficiencia y la seguridad en las carreteras. En este caso incluye tanto comunicaciones entre vehículos, como comunicaciones V2I, vehículo a infraestructura.
En otros casos, el objetivo es muy claro: que los propios coches se organicen por sí mismos, incluso de forma independiente respecto a los conductores. Por ejemplo, esta investigación del Instituto Fraunhofer alemán.
Los investigadores se dieron cuenta que la mayoría de las carreteras están llenas de objetos situados de forma paralela a la carretera en sí, como árboles, estaciones de servicio o coches aparcados.
Esto significa que los objetos que pueden reflejar las ondas de radio no se distribuyen de manera uniforme en todas las direcciones.
Al tener en cuenta esta distribución de objetos, los investigadores fueron capaces de crear un modelo que describe con mayor precisión cómo se verán afectadas por el entorno las señales de radio. Esa información puede ser utilizada para ajustar la señal de transmisión, para mejorar la claridad de la transmisión de datos. Además, el modelo es relativamente fácil de calcular y no requiere un ordenador potente.
"Queremos seguir perfeccionando el modelo, pero el siguiente paso es la incorporación de esta información en la tecnología V2V para mejorar la fiabilidad de estas señales", adelanta Stancil.
Otros sistemas
Diversos consorcios y grupos de investigación trabajan en proyectos similares. Por ejemplo, el proyecto europeo CVIS (Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems) es un sistema de circulación diseñado en torno a una tecnología que permite la comunicación y cooperación de todos los elementos del tránsito viario (automóviles, conductores, semáforos, señales…) para mejorar la eficiencia y la seguridad en las carreteras. En este caso incluye tanto comunicaciones entre vehículos, como comunicaciones V2I, vehículo a infraestructura.
En otros casos, el objetivo es muy claro: que los propios coches se organicen por sí mismos, incluso de forma independiente respecto a los conductores. Por ejemplo, esta investigación del Instituto Fraunhofer alemán.
Referencia bibliográfica:
Cheng, L. ; Stancil, D. ; Bai, F. A Roadside Scattering Model for the Vehicle-to-Vehicle Communication Channel. IEEE Journal on Selected Areas in Communications (2013). DOI: 10.1109/JSAC.2013.SUP.0513040.
Cheng, L. ; Stancil, D. ; Bai, F. A Roadside Scattering Model for the Vehicle-to-Vehicle Communication Channel. IEEE Journal on Selected Areas in Communications (2013). DOI: 10.1109/JSAC.2013.SUP.0513040.
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