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En el transporte, la prevención de colisiones consiste en el mantenimiento de sistemas y prácticas diseñados para evitar que los vehículos (como aeronaves, automóviles, barcos, grúas y trenes) colisionen entre sí. Estos sistemas perciben el entorno mediante sensores y previenen colisiones utilizando los datos recopilados por estos. La prevención de colisiones se utiliza en vehículos autónomos, aviación, trenes y transporte marítimo. Algunos ejemplos de prevención de colisiones son:
- Sistemas de prevención de colisiones en vuelo para aeronaves
- Sistema de identificación automática para evitar colisiones en el transporte acuático.
- Sistema para evitar colisiones (naves espaciales)
- Sistema de prevención de colisiones en automóviles [ 1 ]
- control positivo del tren
- Sistemas anticolisión para grúas torre
Para evitar colisiones, es necesario conocer la posición de los objetos en su entorno y la ubicación del vehículo en relación con dichas posiciones.
Tecnología
Muchos sistemas de prevención de colisiones necesitan dos [ 2 ] cosas:
- La posición de todos los demás vehículos
- La posición del vehículo en relación con otros vehículos.
El primer paso para evitar colisiones es la percepción, que puede utilizar sensores como LiDAR , cámaras visuales , cámaras térmicas o infrarrojas , o dispositivos de estado sólido. Se dividen según la parte del espectro electromagnético que utilizan. Existen dos tipos de sensores: pasivos y activos. Ejemplos de sensores activos son LiDAR, radar y sonar . Ejemplos de sensores pasivos son cámaras y sensores térmicos. [ 3 ]
Sensores pasivos
Los sensores pasivos detectan la energía que emiten los objetos que los rodean. Se trata principalmente de cámaras visuales o infrarrojas. Las cámaras visuales funcionan con luz visible, y las cámaras térmicas funcionan con luz infrarroja (longitud de onda de 700 nanómetros a 14 micrómetros ).
Cámaras visuales
Las cámaras capturan imágenes de su entorno para obtener información útil. Sus ventajas son su tamaño compacto, menor peso y flexibilidad. Sus desventajas son la baja calidad de imagen y su sensibilidad a la iluminación y las condiciones climáticas. Para detectar objetos, utilizan sistemas de procesamiento de imágenes .
Cámaras infrarrojas
Los sensores infrarrojos utilizan luz infrarroja para detectar objetos. Se utilizan principalmente en condiciones de poca luz y pueden usarse con cámaras visuales para superar el bajo rendimiento de estas últimas en condiciones de poca luz. Tienen una resolución menor que las cámaras tradicionales. [ 3 ]
Sensores activos
Los sensores activos emiten radiación y leen la radiación reflejada. Un sensor activo consta de un transmisor y un receptor. El transmisor emite una señal, como una onda de luz, una señal eléctrica o una señal acústica; esta señal rebota en un objeto y el receptor del sensor lee la señal reflejada. Son rápidos, requieren menos potencia de procesamiento y se ven menos afectados por las condiciones climáticas.
Radar
Un sensor de detección y localización por radio (radar) transmite una señal de radio que rebota y regresa al radar al detectar un objeto. Según el tiempo que tarda la señal en rebotar, se calcula la distancia entre el objeto y el radar. Los sistemas de radar presentan buena resistencia a las condiciones climáticas.
Lidar
En un sensor de detección y medición de distancia mediante luz (LiDAR) , una parte emite pulsos láser sobre la superficie y la otra lee el reflejo para medir el tiempo que tarda cada pulso en rebotar y así calcular la distancia. Dado que LiDAR utiliza una longitud de onda corta, puede detectar objetos pequeños. Sin embargo, un LiDAR no puede detectar objetos transparentes, como el vidrio. Para solucionar este problema, se puede utilizar otro sensor, como un sensor ultrasónico .
Sonar
Los sensores ultrasónicos miden la distancia entre un objeto y el sensor emitiendo ondas sonoras y luego detectando su reflejo. La frecuencia de estas ondas sonoras es superior a la audible para el oído humano. La distancia se puede calcular mediante una fórmula:
donde d es la distancia, v es la velocidad de la onda y t es el tiempo de vuelo. [ 3 ]
Freno automático
Se emiten advertencias antes de que se active el frenado automático. Si el conductor ignora las advertencias, el frenado automático aplicará una frenada parcial o total. Puede activarse a cualquier velocidad.
Monitoreo de puntos ciegos
Un sistema de monitoreo de punto ciego rastrea los espacios cercanos al vehículo mediante radares o cámaras para detectar cualquier automóvil que pueda estar acercándose u ocultándose en zonas ciegas. El espejo retrovisor lateral correspondiente mostrará un símbolo iluminado cuando se detecte un vehículo de ese tipo.
Advertencia de tráfico cruzado trasero
El sistema de alerta de tráfico cruzado avisa al conductor cuando se aproxima tráfico por los lados al dar marcha atrás. La alerta suele consistir en un sonido (como un pitido) y una señal visual en el retrovisor exterior o en la pantalla del salpicadero de la cámara trasera.
Detección y frenado de peatones
Cuando un peatón se cruza en la trayectoria de un automóvil, los sistemas de detección de peatones pueden identificarlo. Algunos vehículos frenarán automáticamente, total o parcialmente. Ciertos sistemas también pueden detectar a los ciclistas.
Faros adaptativos
Los faros adaptativos girarán cuando el conductor gire el volante, iluminando la carretera en las curvas.
Advertencia de salida de carril (LDW)
El sistema de advertencia de salida de carril utiliza cámaras y varios sensores para detectar las marcas del carril y monitorear la distancia entre el vehículo y estos carriles . Si el vehículo se sale del carril sin señalizar, puede escucharse un pitido. También puede utilizar sistemas físicos como la vibración del volante o del asiento. En versiones avanzadas, también puede aplicar los frenos o girar el volante para mantener el vehículo dentro del carril. [ 4 ]
Clasificación
Por métodos utilizados
Existen cuatro métodos utilizados para evitar colisiones. Estos son:
- Métodos geométricos
- métodos de campo de fuerza
- Métodos basados en la optimización
- Métodos de detección y evitación
Métodos geométricos
Los enfoques geométricos analizan los atributos geométricos para garantizar que no se infrinja una distancia mínima definida entre vehículos.
métodos de campo de fuerza
Los métodos de campo de fuerza, también llamados métodos de campo potencial, utilizan el concepto de un campo de fuerza repulsivo o atractivo para repeler un agente de un obstáculo o atraerlo hacia un objetivo.
Métodos basados en la optimización
Los métodos basados en la optimización calculan una trayectoria que evita colisiones utilizando información geográfica.
Métodos de detección y evitación
Los métodos de detección y evitación detectan y evitan objetos individuales sin atributos de otros objetos. [ 3 ]
Por actividad
Según el momento en que se implementan, los sistemas de prevención de colisiones se pueden clasificar en sistemas pasivos y activos. [ 5 ]
Tipos pasivos
Los métodos de prevención de colisiones, como los cinturones de seguridad y las bolsas de aire, están diseñados principalmente para reducir las lesiones del conductor. Son métodos pasivos de prevención de colisiones. Esto incluye los sistemas de rescate que notifican a los centros de rescate en caso de accidente. [ 5 ]
Tipos activos
Con la incorporación de tecnologías de detección por cámara y radar, los sistemas activos de prevención de colisiones pueden asistir o advertir al conductor, o tomar el control en situaciones peligrosas. [ 5 ]
Usos
En aviación
Los vehículos aéreos no tripulados pueden utilizar sistemas de prevención de colisiones para operar de forma segura. [ 6 ] El TCAS es un sistema de prevención de colisiones ampliamente utilizado. [ 7 ] Es un último recurso universalmente aceptado destinado a reducir la probabilidad de colisiones. [ 8 ]
En la conducción autónoma
La prevención de colisiones también se utiliza en coches autónomos . [ 1 ] El objetivo de un sistema de prevención de colisiones en vehículos es evitar colisiones, causadas principalmente por negligencia o puntos ciegos , mediante el desarrollo de medidas de seguridad. [ 9 ]
En trenes
La protección automática de trenes , una función importante de un sistema de control de trenes, ayuda a prevenir colisiones gestionando la velocidad del tren. [ 10 ] Kavach es un sistema de prevención de colisiones utilizado en los Ferrocarriles Indios . [ 11 ]
En barcos y otros medios de transporte acuático
Los sistemas de identificación automática se utilizan para evitar colisiones en el transporte acuático. [ 12 ]
En naves espaciales y estaciones espaciales
La prevención de colisiones se ha utilizado de forma rutinaria en naves espaciales o estaciones espaciales (cuando ha sido posible) para garantizar su seguridad. La Estación Espacial Internacional (EEI) realizó 14 maniobras entre 2008 y 2014 debido a la amenaza de una colisión. [ 13 ]
Véase también
Referencias
- 1 2 Hu, Xinyuan; Ye, Naijia (22 de enero de 2024). "Diseño de un algoritmo activo de prevención de colisiones para vehículos autónomos basado en visión artificial". 2023 IEEE 6.ª Conferencia Internacional sobre Sistemas de Información y Educación Asistida por Computadora (ICISCAE) . pp. 1042–1047 . doi : 10.1109/ICISCAE59047.2023.10392527 . ISBN 979-8-3503-1344-4.
- ↑ Mukunth, Vasudevan (12 de agosto de 2024). "Las tecnologías que evitan que los vehículos choquen entre sí | Explicación" . The Hindu . ISSN 0971-751X . Consultado el 23 de agosto de 2024 .
- 1 2 3 4 Yasin, Jawad N; Mohamed, Sherif AS; Haghbayan, Mohammad-Hashem; Heikkonen, Jukka; Tenhunen, Hannu; Plosila, Juha (4 de junio de 2020). "Vehículos aéreos no tripulados (UAV): sistemas y aproximaciones para evitar colisiones" . Acceso IEEE . 8 : 105139– 105155. Código bibliográfico : 2020IEEEA...8j5139Y . doi : 10.1109/ACCESS.2020.3000064 . ISSN 2169-3536 .
- ↑ Linkov, Jon (17 de diciembre de 2015). "Los sistemas de prevención de colisiones están cambiando la percepción de la seguridad automotriz" . Consumer Reports . Consultado el 4 de septiembre de 2024 .
- 1 2 3 Zhao, Zhiguo; Zhou, Liangjie; Zhu, Qiang; Luo, Yugong; Li, Keqiang (5 de octubre de 2017). "Una revisión de tecnologías esenciales para los sistemas de asistencia para evitar colisiones" . Avances en Ingeniería Mecánica . 9 (10): 168781401772524. doi : 10.1177/1687814017725246 . ISSN 1687-8140 .
- ↑ Tang, Jun; Lao, Songyang; Wan, Yu (2021-09-01). "Revisión sistemática de enfoques para evitar colisiones en vehículos aéreos no tripulados" . IEEE Systems Journal . 16 (3): 4356– 4367. doi : 10.1109/JSYST.2021.3101283 . ISSN 1937-9234 .
- ↑ He, Donglin; Yang, Youzhi; Deng, Shengji; Zheng, Lei; Su, Zhuolin; Lin, Zi (15 de octubre de 2023). "Comparación de la lógica de evitación de colisiones entre ACAS X y TCAS II en vuelos de aviación general". Quinta Conferencia Internacional IEEE de 2023 sobre Seguridad en la Aviación Civil y Tecnología de la Información (ICCASIT) . págs. 568–573 . doi : 10.1109/ICCASIT58768.2023.10351533 . ISBN 979-8-3503-1060-3.
- ↑ Sun, Jiayi; Tang, Jun; Lao, Songyang (2017). "Evitación de colisiones para UAVs cooperativos con algoritmo de campo potencial artificial optimizado" . IEEE Access . 5 : 18382–18390 . Bibcode : 2017IEEEA...518382S . doi : 10.1109/ACCESS.2017.2746752 . ISSN 2169-3536 .
- ↑ Rammohan, A.; Chavhan, Suresh; Chidambaram, Ramesh Kumar; Manisaran, N.; Kumar, KV Pavan (2022), "Sistema de prevención de colisiones en automóviles: una revisión" , en Hassanien, Aboul Ella; Gupta, Deepak; Khanna, Ashish; Slowik, Adam (eds.), Realidad virtual y aumentada para la industria automotriz: visión e innovación , Cham: Springer International Publishing, pp. 1–19 , doi : 10.1007/978-3-030-94102-4_1 , ISBN 978-3-030-94102-4, consultado el 18 de agosto de 2024
- ↑ Oh, Sehchan; Yoon, Yongki; Kim, Yongkyu (21 de junio de 2012). "Simulación de protección automática de trenes para sistemas de control de trenes basados en radio" . Conferencia Internacional de 2012 sobre Ciencias de la Información y Aplicaciones . IEEE. págs. 1–4 . doi : 10.1109/ICISA.2012.6220965 . ISBN 978-1-4673-1401-5ISSN 2162-9048
- ↑ "Explicación: Kavach, la tecnología india que puede evitar que dos trenes colisionen" . The Indian Express . 4 de marzo de 2022. Consultado el 21 de agosto de 2024 .
- ↑ Chen, Dejun; Dai, Chu; Wan, Xuechao; Mou, Junmin (2015-09-03). "Investigación sobre un sistema embebido basado en AIS para la prevención de colisiones de buques". Conferencia Internacional de 2015 sobre Información y Seguridad en el Transporte (ICTIS) . IEEE. págs. 512–517 . doi : 10.1109/ICTIS.2015.7232141 . ISBN 978-1-4799-8694-1.
- ↑ Rongzhi, Zhang; Kaizhong, Yang (2020-03-03). Tecnología para evitar colisiones entre naves espaciales . Academic Press. pág. 6. ISBN 978-0-12-818241-3.
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