IDTechEx analiza por qué Tesla se equivoca al abandonar el radar

El último informe de IDTechEx, "Radar automotriz 2022-2042", muestra todas las innovaciones tecnológicas que están impulsando el rendimiento del radar hacia un nuevo territorio inexplorado. Teniendo en cuenta todas las ventajas que puede ofrecer el radar, ¿por qué entonces Tesla se aleja y se centra en un conjunto de sensores solo para cámaras?

Por qué Tesla abandonó el radar

Tesla afirma que el radar da ocasionalmente una medición errónea, por ejemplo, al confundir una tapa de alcantarilla con un obstáculo. Esto da lugar a un fenómeno llamado "frenado fantasma", en el que se activa la respuesta de frenado de emergencia sin ninguna razón real. El enfoque de Tesla consiste en utilizar ejemplos de buenos datos de radar para entrenar su red neuronal, de modo que las cámaras puedan realizar las mismas mediciones de profundidad y velocidad que los radares. Dicen que esto ha sido un éxito y que, en las condiciones adecuadas, la técnica puede funcionar muy bien. ¿Pero qué pasa si no se dan las condiciones adecuadas?

Cuando el radar se desactivó por primera vez, Tesla hizo saber a los clientes que habría algunas limitaciones temporales en la capacidad de sus sistemas ADAS. Tesla limitó la función de dirección automática a menos de 120 km/h, aumentó la distancia mínima de seguimiento, desactivó la salida de carril de emergencia y configuró las luces altas para que se encendieran automáticamente por la noche (presumiblemente para contrarrestar la escasa visión nocturna de las cámaras). Además, algunos clientes informaron de un rendimiento reducido y deficiente en caso de lluvia. Esto pone de manifiesto algunas de las principales ventajas que tiene el radar sobre las cámaras. A diferencia de las cámaras, el radar no se ve realmente afectado por las malas condiciones de iluminación y visibilidad. La longitud de onda en la que opera el radar significa que no ve oclusiones ambientales como el polvo y las partículas de lluvia, y como emite una señal y busca su propio eco, no importa si es de día, de noche o incluso con luz solar directa.

Otros fabricantes no han mostrado el mismo entusiasmo por las cámaras. De hecho, según el estudio de IDTechEx "Radar automotriz 2022-2042", el número de radares por vehículo aumentará. Esto se debe a la adopción de tecnologías como la detección de ángulos muertos y la alerta de tráfico cruzado, que utilizan radares para vigilar el perímetro del vehículo en busca de otros usuarios de la carretera ocultos en los ángulos muertos.

En las múltiples conversaciones que IDTechEx ha mantenido con los principales actores de la industria del automóvil, parece incluso probable que el radar pueda empezar a sustituir a los sensores ultrasónicos, que suelen utilizarse en los sistemas de ayuda al aparcamiento. De este modo, el número de radares por vehículo podría superar los cinco. Además, el radar es un sensor muy utilizado por las empresas que trabajan en robotaxis, ya que algunas utilizan hasta 21 radares por vehículo. Por tanto, si Tesla quiere marcar una tendencia, no parece que vaya a ponerse de moda.

El software se mueve más rápido que el hardware

En una presentación del director de inteligencia artificial de Tesla de junio de 2021, se señalaba que situaciones como el desplazamiento por pasos subterráneos son complicadas para los radares debido a su escasa resolución de elevación. Esto era cierto para el radar que Tesla estaba utilizando. El problema es que, con la escasa resolución de elevación, al radar le resulta difícil distinguir que hay espacio libre debajo del paso elevado, por lo que reducirá la velocidad como medida de precaución. Se podría enseñar al radar que una firma grande, como la causada por un paso elevado, debería ser ignorada (ya que probablemente es algo que se puede atravesar), sin embargo, esto crea problemas si hay un vehículo aparcado debajo. El radar seguiría sin poder distinguir el paso elevado del vehículo, una situación que podría provocar una colisión.

Tesla utilizaba un radar Continental ARS4-B, que era un radar perfectamente bueno... en 2014. Desde entonces, la tecnología de los radares ha avanzado mucho. Una medida del rendimiento potencial de las imágenes de un radar es el número de canales virtuales que tiene. Este es el producto del número de canales de transmisión y el número de canales de recepción y es análogo al número de píxeles de una cámara. El Continental ARS4-B utilizado por Tesla tenía 8 canales virtuales (que era la norma en 2014). Desde entonces, la industria pasó a 12 canales virtuales, pero los últimos radares de Continental tienen 192 canales virtuales. Empresas emergentes como Arbe y Uhnder y otras cubiertas en "Radar automotriz 2022-2042" tienen más de 200 canales virtuales, con espacio para crecer hasta más de 2.000.

Pero no se trata de culpar a Tesla; muchos vehículos nuevos están en el mismo barco. Parte del problema es el largo ciclo de vida de los vehículos, que suele ser de 10 años. Esto significa que si un fabricante de automóviles lanza hoy un nuevo vehículo y mañana sale al mercado un radar que cambia las reglas del juego, pasarán hasta 10 años antes de que ese radar pueda ponerse en el nuevo vehículo. En otras palabras, para cualquier vehículo nuevo que se acerque al final de su ciclo de producción, es probable que el hardware que lleve esté desfasado entre 5 y 10 años, o posiblemente más. El conjunto de sensores de Tesla se definió en 2016, por lo que es probable que hasta 2026 no se realicen grandes cambios en el hardware.

Tesla puede combatir esto haciendo que gran parte del vehículo esté definido por el software. Esto les permite mejorar sus productos de forma iterativa a lo largo de su ciclo de vida mediante actualizaciones por aire. En el caso de los sistemas basados en cámaras, esto funciona bien, ya que las cámaras producen una gran cantidad de datos, y las mejoras de software siguen estando disponibles para aprovechar al máximo esos datos.

La diferencia que esto supone para el potencial de imagen de un radar es enorme. Los últimos radares del mercado, y los que están desarrollando las nuevas empresas, producen imágenes mucho más parecidas al LiDAR en comparación con los escaneos ambiguos del pasado.

Parte de esta mejora se debe a una transición en las tecnologías de semiconductores. Los radares basados en SiGe BiCMOS, como el que utilizó Tesla, han dominado durante la última década. Esto se debe a que, en comparación con los radares basados en Si-CMOS, eran capaces de generar una elevada relación señal/ruido. Sin embargo, al reducirse el tamaño de los transistores, los radares basados en Si-CMOS han podido igualar y superar el rendimiento de los BiCMOS. La ventaja es que la reducción del tamaño de los transistores permite una mayor funcionalidad y más canales virtuales por radar. Estos radares Si-CMOS no entraron en el mercado hasta 2019 y aún no se utilizan de forma generalizada, y los radares de mayor rendimiento de las empresas emergentes aún no han llegado al mercado. Sin embargo, las nuevas cotas de rendimiento que aportan los radares podrían persuadir a Tesla de reevaluar su actitud hacia los radares.

Tesla suele argumentar que los humanos conducen sólo con la visión, por lo que un vehículo también debería poder hacerlo. Aunque esto es cierto, parece ser una mentalidad un poco cerrada. Sí, los humanos conducimos con sólo dos ojos, pero no tenemos muchas opciones. Es posible que Tesla pueda prescindir del radar y seguir adelante con un enfoque de sólo visión. En opinión de IDTechEx, esto mermará el potencial de rendimiento de Tesla. Cuando salgan al mercado radares de mayor rendimiento, es posible que Tesla se replantee su decisión.

Investigación sobre movilidad de IDTechEx

IDTechEx está investigando activamente el MaaS y la autonomía y ha publicado recientemente un informe actualizado "Radar automotriz 2022-2042".

Este estudio forma parte de la amplia cartera de investigación sobre movilidad de IDTechEx, que sigue la adopción de la autonomía, los vehículos eléctricos, las tendencias de las baterías y la demanda en tierra, mar y aire, ayudándole a navegar por lo que pueda venir. Más información en www.IDTechEx.com/research/EV.