REMOTIS
Indicadores y procesos de mejora
El objetivo de REMOTIS es desarrollar un sistema para incrementar el grado de fiabilidad de los vehículos autónomos. El sistema de inteligencia remota que se plantea en el proyecto REMOTIS es revolucionario en el sector de automoción, aportando al vehículo los siguientes beneficios:
• Drástica reducción de costes (y peso) del sistema electrónico
• Mejora de la capacidad de computación
• Integración sencilla de funciones y servicios cloud
• Flexibilidad de actualización y upgrade del vehículo: el sistema pe
• Sinergias entre vehículos / funcionamiento de flota “enjambre”
Cuantificación/Estimación reducción consumo
Una de las características principales del proyecto ha sido la reducción de la arquitectura electrónica del vehículo. Su electrónica simplificada, le permite disponer de un bajo consumo energético y de menos recursos necesarios para su construcción en comparación a arquitecturas electrónicas de vehículos convencionales.
La solución planteada en el proyecto REMOTIS, al disponer de una inteligencia remota externa al vehículo, permite según las estimaciones realizadas reducir en un 41% el consumo energético de todo el sistema de conducción autónoma del vehículo.
Para el desarrollo de este vehículo se puso especial énfasis a la reducción de peso para aumentar la eficiencia energética sin mermar prestaciones mecánicas. Su carrocería está hecha de ABS, un polímero 100% reciclable y de baja densidad, que unido a un bastidor de acero estructural le proporciona un peso de 87kg solamente.
Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2
El vehículo dispone de un sistema de propulsión 100% eléctrica compuesto por una batería de iones de litio y un motor eléctrico acoplado directamente en rueda. Con un consumo de 9,8 kWh/100km y una batería de 4 kWh el prototipo Zeus puede llegar a una autonomía de 40 km sin emisiones de CO2 durante la conducción. La ubicación del motor permite que no sea necesario transmisiones mecánicas complejas ni diferenciales, por lo que simplifica de manera extraordinaria la arquitectura del sistema de tracción, el control del mismo, la reducción de peso y la reducción de consumo, y por consiguiente los requisitos energéticos se optimizan.
Innovación aplicada y buenas prácticas
REMOTIS no solo plantea una solución innovadora desde la faceta tecnológica, usando la red 5G, computación en el Edge, inteligencia artificial para conducción autónoma. REMOTIS también ha significado un proyecto de innovación social, porque ha contribuido en reducir la brecha existente entre entre el colectivo de jóvenes en situación de exclusión social por privación de libertad.
Con REMOTIS se ha abierto vías de trabajo para facilitar la inserción y especialización de una población en constante situación de discriminación y exclusión: internos y jóvenes, que se encuentran en un momento crítico de su vida personal y profesional. Para ello se ha integró durante el proceso de construcción del vehículo a 12 jóvenes que colaboraron en la construcción del bastidor del coche. El proyecto ha realizado un esfuerzo por incorporar a los jóvenes al mercado laboral, generando mecanismos de participación y de gestión más acordes con sus prácticas e inquietudes: tecnología avanzada y I+D.
Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones
El sistema REMOTIS proporciona al vehículo inteligencia a través de tecnología edge computing para que sea capaz de realizar funciones de conducción autónoma calculadas exclusivamente en el edge, aprovechando la red 5G y las soluciones Mobile Edge Computing orientados orientadas a obtener una capacidad cálculo computacional aumentada y comunicaciones de baja latencia con tiempos de transmisión de datos de 200 milisegundos. El prototipo de coche sin conductor está equipado con un sistema de visión por computación mediante cámaras y sensor LIDAR para percibir el entorno y un sistema de telecomunicaciones que permite conectarlo con un servidor remoto. El servidor se encarga de procesar los datos que recibe del coche a partir de un algoritmo basado en un modelo de red neuronal convolucional para luego enviar las órdenes al vehículo para que se mueva de manera autónoma.
