Vehículos que hablan

Por Fausto Granda y Leyre Azpilicueta
Artículo de divulgación científica

Imagínate ir a tu lugar de trabajo en menor tiempo, por una ruta de menor congestión, gastando menos combustible, contaminando menos, y disfrutando del paisaje y placer de conducir… ¿te gustaría?

Si los vehículos pudieran comunicarse entre ellos (lo que llamamos comunicación vehículo-a-vehículo, V2V), o con las personas (vehículo-a-peatón, V2P), o con la infraestructura que los rodea (vehículo-a-infraestructura, V2I) o con el internet de las cosas (vehículo-a-IoT, V2IoT), indicando su posición, velocidad y estado de la ruta que han recorrido, se reducirían notablemente los embotellamientos, los accidentes viales, la contaminación ambiental, el tiempo de viaje, etcétera. Por otro lado, se mejoraría la seguridad vial, el tiempo de respuesta ante accidentes, y los tiempos de viaje; en general, se lograría una considerable mejora en la seguridad de los sistemas de transporte con un gran impacto en el bienestar y confort de conductores, pasajeros y transeúntes.

Actualmente existen proyectos e iniciativas públicas y privadas a nivel mundial enfocadas en establecer las bases científicas y tecnológicas de los Sistemas de Transporte Inteligente (ITS) del Siglo XXI. Es así como ya existe un conjunto de protocolos y estándares de comunicación inalámbrica para los vehículos, el cual es conocido como DSCR (Dedicated Short Range Communications) que regula el intercambio de información de un vehículo con su mundo exterior.

Dicho intercambio de información se realiza vía inalámbrica por medio de ondas de radiofrecuencia que parten desde el emisor (vehículo 1) y llegan al receptor (vehículo 2). Sin embargo, la señal que se propaga entre estos dos vehículos puede sufrir cambios y modificaciones debido a obstáculos como edificios, árboles en el ambiente urbano o rural por donde circule el vehículo, y sobre todo, debido al movimiento de los vehículos, que hacen que el enlace de comunicación entre los dos vehículos sea muy corto si las velocidades son muy altas.

En una reciente publicación científica, realizada por investigadores del Tec de Monterrey, la Universidad Pública de Navarra, en España, y la Universidad ESPE, de Ecuador, analizamos detalladamente el impacto que las congestiones vehiculares pueden ocasionar en el intercambio de comunicación entre vehículos, considerando específicamente tres escenarios, como puede verse en la Figura 1 (densidad de vehículos alta, media y baja).

La señal que se transmite desde un vehículo puede sufrir diferentes pérdidas antes de llegar a su destino, que puede ser otro vehículo, la infraestructura u otra persona. Estas pérdidas se deben a diferentes parámetros del entorno, como pueden ser los edificios, los materiales de construcción de estos edificios, la vegetación en el enlace de comunicación, la cantidad de vehículos, la cantidad de personas, etcétera. Por ejemplo, imagínate la comunicación entre vehículos en una ciudad congestionada donde la densidad de tráfico es muy alta, en ese caso, hay muchos más obstáculos que van a provocar que la señal se propague de diferente forma que con una densidad baja. También va a influir la altura de los edificios: no es lo mismo si la comunicación se da en un área residencial o en el centro urbano de la ciudad, si hay un parque, si las calles son estrechas o no, etcétera.

El parámetro más importante y que distingue a estas comunicaciones vehiculares de otras comunicaciones es la velocidad de los vehículos, ya que provoca que el transmisor y el receptor pueden estar en movimiento, lo que hace más compleja la comunicación. Para que los futuros Sistemas de Transporte Inteligente funcionen correctamente y tengamos la certeza de que las comunicaciones vehiculares sean fiables y rápidas (por ejemplo, para evitar accidentes de tráfico), es necesario conocer con profundidad cómo se van a propagar las señales en todos estos escenarios, y conocer de forma precisa cómo se va a comportar el enlace de comunicación entre los vehículos.

Análisis y simulaciones

Teniendo en cuenta todos los factores mencionados, en nuestra investigación hemos analizado este contexto empleando mapas geo-referenciados (como puede verse en la figura 2) y realizando simulaciones mediante poderosas herramientas computacionales como el Trazado de rayos tridimensional (figura 3) y el Movimiento vehicular microscópico, que han sido contrastadas con mediciones reales (figura 4) y validadas mediante análisis estadísticos.

Algunos hallazgos

Los resultados más relevantes muestran que una alta densidad vehicular podría ser beneficiosa para la propagación de la señal en las áreas cercanas a las antenas transmisoras, debido al incremento de rayos reflejados en el techo de los vehículos. Un ejemplo se puede ver en la figura 5, donde los diferentes colores presentan el nivel de señal recibido en cada punto del escenario. Como se puede observar, los colores amarillos/naranjas son los cercanos a la antena transmisora, y los colores azules corresponden a espacios del escenario donde el nivel de señal es muy bajo debido a los edificios u a otros obstáculos que absorben la señal. En estos puntos azules no tendríamos comunicación.

Otra conclusión interesante es que el resultado de las simulaciones muestra un aceptable margen de error frente a las mediciones en campo, lo cual implica que, para la planificación y despliegue de la infraestructura de comunicaciones de los vehículos que hablan entre sí, se puede utilizar este tipo de herramientas computacionales, generando un considerable ahorro en costo y tiempo y posibilitando el desarrollo de nuevas investigaciones en este campo.

No obstante, este trabajo es sólo un comienzo, ya que necesitamos tener una comunicación entre vehículos completamente fiable. Para evitar accidentes y mejorar la congestión vehicular, es necesario que todos los vehículos puedan obtener la información precisa de manera fiable muy rápidamente, y en cualquier escenario que se encuentren, por ello, es importante seguir analizando el comportamiento de las señales electromagnéticas en diferentes entornos (túneles, áreas urbanas, áreas rurales), con diferentes tipos de vehículos y con diferentes técnicas.

En el Tec de Monterrey, Campus Monterrey, actualmente seguimos trabajando en este proyecto, creando diferentes modelos de propagación, para analizar diferentes entornos vehiculares a diferentes frecuencias. Este proyecto se enmarca dentro del nuevo Laboratorio de Radio Frecuencia, del Grupo de Investigación en Telecomunicaciones para la Transformación Digital, del Tecnológico de Monterrey.

Los autores

Leyre Azpilicueta es doctora en Ingeniería de las Telecomunicaciones por la Universidad Pública de Navarra y profesora investigadora de la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tecnológico de Monterrey, adscrita al Grupo de Investigación en Telecomunicaciones para la Transformación Digital. Tiene el Nivel 1 en el Sistema Nacional de Investigadores de Conacyt.

Fausto Granda es doctor en Tecnologías de Información y Comunicaciones por el Tecnologico de Monterrey, y profesor investigador en la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE de Ecuador.

 

¿Quieres saber más?

F. Granda et al., “Spatial V2X Traffic Density Channel Characterization for Urban Environments,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. PP, pp. 1–14, 2020.

Este artículo científico está disponible en el DOI: 10.1109/TITS.2020.2974692