Para conseguir una movilidad segura y sostenible, es necesario tener en cuenta aspectos clave como la conectividad y la automatización, lo que constituye un ecosistema muy complejo en el que existe una interacción total: los vehículos se comunican entre sí y con las infraestructuras, con los usuarios de las carreteras, vehículos que cuentan con sistemas para detectar soluciones peligrosas y aportar alternativas, etc.
Los avances en tecnologías innovadoras y cambio de preferencias de los consumidores en materia de movilidad, provocará un cambio radical a medida que se vaya implantando la movilidad inteligente y la conducción autónoma. Este proceso se hará de forma progresiva, y durante mucho tiempo estarán coexistiendo escenarios de tráfico mixto, con vehículos de diferente rango de automatización y conectividad, así como diferentes motorizaciones e infraestructuras con diferentes grados de conectividad.
En este contexto, el proyecto MACS.2 plantea Investigar y desarrollar tecnologías vinculadas con la Movilidad Autónoma; considerando la Infraestructura, la Seguridad y la Sostenibilidad, de forma integrada, contribuyendo así a la consecución de los objetivos de movilidad marcados por Europa, orientados tanto a las nuevas soluciones en vehículos como a la infraestructura.
Para conseguir este objetivo, se han llevado a cabo actuaciones sobre tres ejes fundamentales centrados en:
1. VEHICULO: Definición de nuevas estructuras híbridas que permitan la adopción de soluciones de electrificación (PHEV, BEV, FCEV), a partir del estudio de materiales avanzados, más ligeros e inteligentes que reduzcan el peso, incrementen la durabilidad y la automatización y permitan nuevos usos y funcionalidades, todo ello garantizando la integridad estructural del vehículo, mejorando el aprovechamiento de materias primas y recursos, facilitando su reciclabilidad circularidad.
2. SEGURIDAD. Investigación y desarrollo de nuevos sistemas avanzados de ayuda a la conducción (ADAS) parámetros cambian radicalmente frente a los utilizados en vehículos convencionales, así como estudio de parámetros físicos y de diseño en el material rodante, y estudio de nuevos escenarios de movilidad, definiendo nuevos protocolos de ensayo adecuados a la nueva casuística.
3. INFRAESTRUCTURA. i) Investigación y desarrollo de nuevas soluciones en infraestructura vial con materiales más sostenibles que mejoren tanto la funcionalidad y eficiencia, como las condiciones de seguridad, incorporando monitorización y mantenimiento inteligentes tanto de las infraestructuras como de sus elementos de señalización y seguridad, ii) Desarrollo de nuevas soluciones de conectividad de corto alcance, integradas con sistemas de comunicación de largo alcance, que garanticen una conectividad sin fisuras, incorporando ciberseguridad y garantizando la integridad de las comunicaciones iii) Desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial (IA) con alto grado de predictibilidad para optimizar en tiempo real rutas e itinerarios, minimizando el uso de recursos y de energía, así como estudio y definición de reglas de priorización de la información a enviar a un vehículo desde otros vehículos e infraestructura dentro del sistema cooperativo V2X.
En el ámbito del VEHÍCULO, las investigaciones se han centrado en la mejora de la sostenibilidad mediante la reducción del peso de los vehículos y el uso de materiales innovadores, para mejorar la eficiencia energética y la reciclabilidad. En cuanto al aligeramiento de los vehículos, se han estudiado y desarrollado soluciones basadas en materiales multifuncionales, incluyendo la combinación de metales ligeros, como el aluminio, con polímeros o materiales compuestos, para crear componentes resistentes y ligeros. Asimismo, se ha trabajado en el desarrollo de los procesos para nuevos multimateriales, incluyendo técnicas avanzadas como el moldeado en caliente CSMC, espumado, y tecnologías como la impresión 3D, además de crear modelos de simulación para mejorar la producción y propiedades de los componentes automotrices. Además, se han desarrollado técnicas de integración de los nuevos materiales mediante soldadura, y se ha optimizado el diseño para facilitar la unión de materiales disimilares, mejorando la ligereza y eficiencia de los vehículos sin comprometer su resistencia y seguridad.
Imagen SEM de composite de fibras utilizado para el aligeramiento de peso del vehículo
En el ámbito de la SEGURIDAD, el principal objetivo ha sido conocer y analizar los nuevos escenarios de Seguridad Integral dentro de escenarios de tráfico mixto, en los que coexisten diferentes niveles tecnológicos de conducción automatizada. Para ello, ha resultado imprescindible diseñar nuevas soluciones integradas de seguridad, tanto experimentales como virtuales, y con un alto grado de predictividad, destacando la utilización de modelos humanos virtuales como base para el diseño de potenciales contramedidas que minimicen el daño en caso de accidente lateral. Se abordó la mejora de la seguridad mediante un enfoque holístico, incluyendo la conceptualización de nuevas estructuras, componentes de vehículos y nuevos sistemas para la protección de los ocupantes, teniendo en cuenta en todo momento las diferentes tipologías de ocupantes de los futuros vehículos.
Identificación del daño en los órganos internos (corazón e intestinos) de dos niños de 10 años en caso de impacto lateral contra otro vehículo
En el ámbito de INFRAESTRUCTURA, se han investigado y desarrollo tecnologías de comunicación para la reducción de emisiones, mejora de la fluidez, densidad del tráfico y seguridad, potenciando el concepto V2X. En este contexto, son fundamentales aspectos como la detección y clasificación de señales de tráfico, procesamiento y mejora de imágenes en entornos de poca iluminación, o detección de vehículos bajo condiciones meteorológicas adversas. Se han desarrollado soluciones de inteligencia artificial que procesen la información recibida de la sensórica embarcada del vehículo autónomo y de sus sistemas de conectividad, para definir completamente su entorno, y se han desarrollado todas las tecnologías que habilitan estas soluciones integrándolas en redes neuronales que permiten, gracias a su capacidad de aprendizaje, avanzar hacia una conducción más automatizada, segura y eficiente
Ejemplo de imagen mejorada, en un entorno de baja iluminación para su posterior procesamiento