Los vehículos autónomos impulsarán el crecimiento del mercado de sensores automotrices, según IDTechEx

Los vehículos autónomos impulsarán el crecimiento del mercado de sensores automotrices, según IDTechEx

El nuevo informe de IDTechEx " Automóviles autónomos, robotaxis y sensores 2024-2044 " muestra que los automóviles autónomos se están convirtiendo, lenta pero seguramente, en parte de la vida cotidiana. Aunque se les ha promocionado y prometido demasiado durante mucho tiempo, en los últimos años la industria ha logrado algunos hitos importantes. Estados Unidos y China ahora tienen un puñado de ciudades que permiten servicios comerciales de robotaxi de líderes de la industria como Cruise, Waymo, Baidu, AutoX y más. Europa , por otro lado, ha estado avanzando con los vehículos privados autónomos. En primer lugar, el Mercedes Clase S obtuvo en Alemania la certificación SAE nivel 3 , lo que significa que por primera vez los conductores podían dejar que el coche circulara por ellos en condiciones muy limitadas. BMW ahora también ha entrado en escena, diciendo que certificará el Serie 7 y el i7 para uso de nivel 3 a finales de año.

Ya sea un robotaxi futurista que te lleva sin conductor por una gran ciudad o una limusina de lujo que te lleva de forma autónoma por la autopista, hay una cosa que todos los vehículos autónomos tienen en común: sensores, y normalmente muchos de ellos.
Los sensores ambientales no son nuevos en el mercado de la automoción. Las cámaras, los radares y los ultrasonidos se utilizan en toda la industria desde hace décadas. Hasta ahora, han habilitado sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), como control de crucero adaptativo y asistente de mantenimiento de carril, y se han utilizado para funciones de seguridad como sensores de estacionamiento, cámaras de marcha atrás y frenado automático de emergencia. Pero estas funciones se pueden habilitar con muy pocos sensores; Por lo general, un único radar orientado hacia adelante y un par de cámaras pueden proporcionar suficiente cobertura de sensor para un sofisticado sistema autónomo SAE nivel 2. Pero en el nivel 2, el conductor sigue siendo responsable del vehículo, mientras que en el nivel 3, el conductor puede empezar a desvincularse de la tarea.

Pasar al nivel SAE 3 significa confiar al vehículo muchas más responsabilidades que antes. Para ello, los fabricantes de equipos originales necesitan que el vehículo tenga la capacidad de vigilar minuciosamente su entorno. Por ello, IDTechEx ha comprobado, a través de la investigación realizada para su informe "Autonomous Cars, Robotaxis & Sensors 2024-2044", que el nivel 3 requiere muchos más sensores ambientales que antes. Mercedes, por ejemplo, utiliza ocho cámaras, cinco radares y un LiDAR en su sistema piloto de conducción de nivel 3 de horneado en tierra. Eso supone un total de 14 sensores necesarios para la conducción autónoma, un gran paso adelante respecto al puñado de sensores que suelen llevar los vehículos de nivel 2.
Dado que los vehículos de nivel 2 sólo necesitan un radar orientado hacia delante, el nivel 3 crea claramente una gran oportunidad para el mercado de radares de automoción. Sin embargo, los vehículos de nivel 2 e inferior incorporarán algunas funciones ADAS que también exigirán más radares. Los sistemas de detección de ángulos muertos existen desde hace tiempo, pero aún no están muy extendidos. Según el informe de IDTechEx "Automotive Radar 2024-2044: Forecasts, Technologies, Applications", en 2022, aproximadamente el 30% de los vehículos nuevos se comercializarán con un sistema de detección de ángulos muertos. Esto supone una media de 0,6 radares de corto alcance y orientación lateral por vehículo. El nivel 3 no sólo ofrece una oportunidad significativa para el crecimiento del mercado de radares de corto alcance, sino que el crecimiento dentro del despliegue de ADAS tiene el potencial de multiplicar el mercado por cinco.
Este enorme potencial de crecimiento es posible gracias a que las nuevas funciones de seguridad, como el frenado automático de emergencia en los cruces, exigen más radares que nunca. Muchos en la industria predicen que cuatro radares por vehículo, utilizados para proporcionar un capullo de vigilancia de 360˚, se convertirán en algo común, impulsando un enorme crecimiento en el mercado de radares de corto alcance.
Pero no hay que descuidar el radar delantero. El informe de IDTechEx "Automotive Radar 2024-2044: Forecasts, Technologies, Applications" revela que el 70% de los vehículos nuevos se entregan con un radar frontal. IDTechEx prevé que, para la mayor parte del mercado, un radar para aplicaciones orientadas hacia delante, como el control de crucero adaptativo, será suficiente, lo que significa que el crecimiento restante posible para este mercado es limitado antes de la saturación. Sin embargo, esto no significa que las oportunidades sean limitadas. El radar tiene un potencial aún sin explotar como sensor para aplicaciones de automoción. Actualmente está experimentando una enorme evolución tecnológica, con la aparición de radares de imagen 4D que aportan mejoras generacionales de rendimiento. Este cambio sísmico en la tecnología del radar abre nuevas posibilidades de rendimiento y valor añadido para este sensor, presente desde hace tiempo en el mercado de la automoción.
Además de los requisitos de unidades adicionales de radares y cámaras, los vehículos de nivel 3 son un mercado de cabeza de playa para el LiDAR. El LiDAR ya se ha visto antes en vehículos, y hay ejemplos de vehículos que utilizaron tecnologías LiDAR a principios de la década de 2000. Sin embargo, no eran más que telémetros unidimensionales, y la tecnología ha avanzado mucho desde entonces. Los LiDAR modernos, como el Valeo Scala utilizado por Mercedes y el sistema Innoviz de BMW, son sensores sofisticados fundamentales para la conducción autónoma. Los LiDAR utilizan haces estrechos de luz láser que suelen escanear la escena para crear una representación tridimensional muy detallada del entorno del vehículo. A diferencia de las cámaras, los LiDAR proporcionan información de gran precisión y, en comparación con el radar, tienen una capacidad de imagen mucho mayor, lo que les permite clasificar a los peatones a grandes distancias. Esta tecnología ayuda a colmar las lagunas de rendimiento que dejan la cámara y el LiDAR, creando un conjunto de sensores autónomos más completo y robusto.
Por estas razones, el LiDAR es un sensor crucial para hacer posible la conducción autónoma. En la actualidad, el mercado del LiDAR para automóviles es muy reducido, con sólo un puñado de vehículos que utilizan este sensor futurista. Sin embargo, el mercado crecerá a medida que se generalicen las tecnologías autónomas, como las de Mercedes y BMW. Esto permitirá que bajen los precios y que los fabricantes de equipos originales también incluyan LiDAR en vehículos no autónomos.
Aunque el LiDAR es un sensor clave para la conducción autónoma, también puede mejorar las prestaciones de las funciones ADAS, lo que lo hace muy deseable para vehículos no autónomos. Por ejemplo, en los sistemas de frenado automático de emergencia. Hasta ahora, una de las críticas a estos sistemas ha sido su rendimiento nocturno. Las cámaras convencionales tienen dificultades en la oscuridad y los radares no tienen suficiente capacidad de imagen para identificar a los peatones, por lo que existe una debilidad apreciable. El LiDAR puede colmar de nuevo esta laguna de rendimiento y ofrece la posibilidad de mejorar significativamente el rendimiento nocturno de los sistemas de frenado automático de emergencia. Encontrará más información sobre LiDAR, su implantación y las previsiones de crecimiento en el informe LiDAR de IDTechEx: "LiDAR 2023-2033: Tecnologías, actores y previsiones".

A pesar de que el sector de la automoción ya cuenta con una presencia consolidada de cámaras y radares en los vehículos, aún queda mucho margen de crecimiento. El informe de IDTechEx "Autonomous Cars, Robotaxis and Sensors 2024-2044" predice que los mercados combinados de cámaras, radares y LiDAR para automoción registrarán una TCAC del 13% en 10 años, todo ello gracias a la aparición de tecnologías autónomas en los automóv

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