Coast Autonomous equipa su lanzadera sin conductor con Ellipse-D

Los niveles de autonomía de los vehículos autónomos se clasifican en seis niveles (Nivel 0 a Nivel 5) por la Society of Automotive Engineers (SAE), que definen el grado de automatización en el funcionamiento del vehículo. Aquí hay un desglose:

• Nivel 0: Sin automatización: el conductor humano controla totalmente el vehículo en todo momento, con sólo sistemas pasivos como alertas y advertencias.
• Nivel 1: Asistencia al conductor: el vehículo puede ayudar con la dirección o la aceleración/desaceleración, pero el conductor humano debe mantener el control y supervisar el entorno (por ejemplo, el control de crucero adaptativo).
• Nivel 2: Automatización parcial: el vehículo puede controlar tanto la dirección como la aceleración/desaceleración simultáneamente, pero el conductor debe permanecer atento y preparado para tomar el control en cualquier momento (por ejemplo, el Autopilot de Tesla, el Super Cruise de GM).
• Nivel 3: Automatización condicional: el vehículo puede encargarse de todos los aspectos de la conducción en determinadas condiciones, pero el conductor humano debe estar preparado para intervenir cuando lo solicite el sistema (por ejemplo, la conducción en autopista). El conductor no necesita supervisar activamente, pero debe permanecer alerta.
• Nivel 4: Automatización alta: el vehículo puede realizar todas las tareas de conducción de forma autónoma dentro de condiciones o entornos específicos (como zonas urbanas o autopistas) sin intervención humana. Sin embargo, en otros entornos o en circunstancias especiales, es posible que un humano necesite conducir.
• Nivel 5: Automatización total: el vehículo es totalmente autónomo y puede realizar todas las tareas de conducción en todas las condiciones sin ninguna intervención humana. No es necesario un conductor y el vehículo puede funcionar en cualquier lugar y en cualquier condición.

Estos niveles ayudan a definir la evolución de la tecnología de vehículos autónomos, desde la asistencia básica al conductor hasta la autonomía total.

La georreferenciación en sistemas de construcción autónomos se refiere al proceso de alinear los datos de construcción, como mapas, modelos o mediciones de sensores, con coordenadas geográficas del mundo real. Esto garantiza que todos los datos recogidos o generados por máquinas autónomas, como drones, robots o equipos pesados, se posicionen con precisión en un sistema de coordenadas global, como latitud, longitud y elevación.

En el contexto de la construcción autónoma, la georreferenciación es fundamental para garantizar que la maquinaria funcione con precisión en grandes obras. Permite la colocación precisa de estructuras, materiales y equipos mediante el uso de tecnologías de posicionamiento basadas en satélites, como el GNSS (Sistemas Globales de Navegación por Satélite), para vincular el proyecto a una ubicación del mundo real.

La georreferenciación permite automatizar y controlar con precisión tareas como la excavación, la nivelación o la deposición de materiales, lo que mejora la eficiencia, reduce los errores y garantiza que la construcción se ajuste a las especificaciones de diseño. También facilita el seguimiento del progreso, el control de calidad y la integración con los Sistemas de Información Geográfica (GIS) y el Modelado de Información para la Construcción (BIM) para mejorar la gestión de proyectos.

La diferencia entre una unidad de medición inercial (IMU) y un sistema de navegación inercial (INS) radica en su funcionalidad y complejidad.
Una IMU (unidad de medición inercial) proporciona datos brutos sobre la aceleración lineal y la velocidad angular del vehículo, medidos por acelerómetros y giroscopios. Suministra información sobre balanceo, cabeceo, guiñada y movimiento, pero no calcula la posición ni los datos de navegación. La IMU está específicamente diseñada para transmitir datos esenciales sobre el movimiento y la orientación para el procesamiento externo con el fin de determinar la posición o la velocidad.
Por otro lado, un INS (sistema de navegación inercial) combina los datos de la IMU con algoritmos avanzados para calcular la posición, la velocidad y la orientación de un vehículo a lo largo del tiempo. Incorpora algoritmos de navegación como el filtro de Kalman para la fusión e integración de sensores. Un INS proporciona datos de navegación en tiempo real, incluyendo la posición, la velocidad y la orientación, sin depender de sistemas de posicionamiento externos como el GNSS.
Este sistema de navegación se utiliza normalmente en aplicaciones que requieren soluciones de navegación completas, particularmente en entornos sin GNSS, como UAV militares, barcos y submarinos.

GNSS significa Sistema Global de Navegación por Satélite y GPS significa Sistema de Posicionamiento Global. Estos términos se utilizan a menudo indistintamente, pero se refieren a conceptos diferentes dentro de los sistemas de navegación basados en satélites.

GNSS es un término colectivo para todos los sistemas de navegación por satélite, mientras que GPS se refiere específicamente al sistema estadounidense. Incluye múltiples sistemas que proporcionan una cobertura global más completa, mientras que GPS es sólo uno de esos sistemas.

Se obtiene una mayor precisión y fiabilidad con GNSS, al integrar datos de múltiples sistemas, mientras que GPS por sí solo podría tener limitaciones dependiendo de la disponibilidad de satélites y las condiciones ambientales.