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Estiman en tiempo real el estado de la carretera mediante sensores de vehículos

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Tendencias 21. 

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11 de abril de 2016. 16:02h

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Tendencias 21.  12/4/2016

Investigadores del grupo de Ingeniería mecánica de la Universidad de Málaga han desarrollado un método para detectar en tiempo real el estado de la carretera utilizando los sensores instalados de serie en los vehículos. La determinación de esa variable permite a los dispositivos de seguridad activa reaccionar de forma más rápida ante situaciones inesperadas.

Los ingenieros presentan un algoritmo de estimación para obtener el deslizamiento y el coeficiente de fricción de la calzada y, a partir de estos datos, el estado de la carretera y el deslizamiento óptimo de la superficie en la que el vehículo está circulando, informa Tendencias 21.

“Para que los mecanismos de seguridad trabajen adecuadamente necesitan una información fundamental: el estado de la carretera en la que el vehículo está circulando, ya que éste no frenará igual si va sobre asfalto, seco mojado o sobre nieve. La detección temprana permite que los sistemas de control actúen de manera rápida y adecuada”, recalcan los investigadores.

El nuevo método emula las acciones que desarrollaría un conductor experto. “Aplicamos los algoritmos partir de los sensores que los vehículos ya incorporan como el sensor de ABS en la rueda, acelerómetros o el sensor de giro de volante, por tanto, no se aumentan los costes de producción”, subrayan. Los investigadores destacan además la rapidez en la detección y el aumento de la seguridad. “Aporta fundamentos científicos a una variable, el estado de la carretera, que hasta ahora se calcula con valores medios, muy por encima”.

Para desarrollar su método, los investigadores programaron los sistemas de a bordo de vehículos de prueba para obtener estimaciones en tiempo real de las fuerzas de contacto entre la rueda, la carretera y la velocidad del vehículo. Luego aplicaron lógica difusa para obtener un índice que representa el estado de la carretera. Por último, utilizaron redes neuronales artificiales para calcular el deslizamiento óptimo para cada superficie.

El algoritmo se probó en dos escenarios: en situaciones normales de conducción, es decir, con bajo deslizamiento, y en situaciones extremas de conducción, lo que implica alto deslizamiento. “Los resultados muestran que nuestro sistema es capaz de detectar las características de rozamiento de la superficie”, subrayan. Los investigadores pretenden continuar con las simulaciones de este trabajo, financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad, especialmente en condiciones de baja y muy baja adherencia.

Más información en la web Tendencias 21

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