El desarrollo de los vehículos autónomos, desde coches a drones, requiere de sistemas de navegación extremadamente precisos y en constante evolución y actualización. Ahora, la Universidad de California ha desarrollado un sistema propio altamente fiable que explota las señales ambientales como la telefonía móvil o el WiFi, en lugar del sistema de posicionamiento global (GPS).
Esta tecnología se puede utilizar como alternativa independiente de la navegación por satélite o complementar los actuales para mejorar las medidas de seguridad y podría ser de especial utilidad para regular los estrictos requisitos de los vehículos totalmente autónomos.
El equipo dirigido por Zak Kassas, profesor asistente de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Facultad Bourns de la UCR presentó su investigación en la Navigation Satellite System Conference 2016 de Portland. Sus dos estudios “Signals of Opportunity Aided Inertial Navigation” and “Performace Characterization of Positioning in LTE Systems” ganaron los premios al mejor Paper.
El reto de superar los sistemas GPS
La mayoría de los sistemas de navegación en automóviles y aparatos electrónicos portátiles utilizan el sistema basado en el espacio global de navegación por satélite (GNSS), que incluye el sistema GPS estadounidense, el sistema GLONASS ruso, el sistema europeo Galileo y el sistema chino Beidou. Para las tecnologías de precisión, tales como la industria aeroespacial y de misiles, los sistemas de navegación suelen combinar GPS con un tablero en alta calidad Inertial Navigation System (INS), que ofrece un alto nivel de precisión a corto plazo, pero finalmente se desplaza sin control cuando se pierde el contacto con señales externas.
A pesar de los avances en esta tecnología, el GPS actual y los sistemas INS no cumplen con las demandas de los futuros vehículos autónomos por varias razones: En primer lugar, las señales de GPS por sí solas son extremadamente débiles e inutilizables en ciertos ambientes como profundos cañones; En segundo lugar, las señales GPS son susceptibles a la interferencia intencional y no intencional; y tercero, las señales GPS civiles son cifradas, no con autenticado, y se especifican en los documentos disponibles al público, por lo que son falsificables (es decir, hackeables).
Las tendencias actuales en los sistemas de navegación de vehículos autónomos, por tanto, no se basan únicamente en GPS / INS, sino en un conjunto de otras tecnologías basadas en sensores, como cámaras, rayos láser, y el sonar.
«Al añadir más y más sensores, los investigadores están tirando ‘todo menos el fregadero de la cocina» para preparar sistemas autónomos de navegación de vehículos para el escenario inevitable en que las señales GPS no estén disponibles. Tomamos un enfoque diferente, que consiste en explotar las señales que ya están ahí fuera en el medio ambiente «, dijo Kassas.
En lugar de añadir más sensores internos, Kassas y su equipo en el Laboratorio de Sistemas Autónomos de Percepción de la UCR, la inteligencia y la navegación (ASPIN) han creído que el desarrollo de vehículos autónomos podría aprovechar los cientos de señales que nos rodean en cualquier punto en el tiempo, como celulares, radio , televisión, Wi-Fi, y otras señales de satélite.
En la investigación presentada en la Conferencia ION GNSS, el equipo de Kassas mostró la investigación en curso que explota estas señales de comunicaciones existentes, llamadas «señales de oportunidad (SOP)» para la navegación. El sistema puede ser utilizado por sí mismo, o, más probablemente, para complementar los datos del INS en el caso de que no haya GPS. Un enfoque de investigación de extremo a extremo del equipo incluye el análisis teórico de procedimientos normalizados de trabajo en el medio ambiente, la construcción de radios definidos por software especializados (DEG) que va a extraer tiempo y posicionamiento de la información pertinente de los procedimientos normalizados de trabajo, el desarrollo de algoritmos de navegación prácticos, y finalmente probar el sistema en terreno con vehículos y aviones no tripulados.
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Fuente: UCR