Según la Comisión Europea, cerca del 95% de los accidentes se dan por errores humanos. Por eso surgieron los sistemas de ayuda a la conducción, también conocidos como sistemas ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), que tienen como misión asistir al conductor para evitar esas situaciones de riesgo o actuar en el caso de que no se puedan evitar.

Por ejemplo, para evitar la pérdida de control de vehículos en carretera, la mayoría de los vehículos actuales están equipados con sistemas de estabilidad lateral o ESP (Electronic Stability Program) y sistemas antivuelco o RSC (Roll Stability Control).

Para llevar a cabo su función, estos sistemas necesitan conocer continuamente la posición y dinámica del automóvil, en concreto, los ángulos de deslizamiento y balanceo.

Por un lado, el ángulo de deriva o deslizamiento es el que se forma entre la orientación del vehículo y la dirección de su marcha respecto a su centro de gravedad.

Por otro lado, el ángulo de balanceo es el giro que experimenta el vehículo en relación a su movimiento longitudinal.

Ahora un grupo de investigadoras de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) ha realizado el diseño de un ‘observador’ que permite estimar, de forma simultánea, los ángulos de deriva y balanceo del vehículo para un sistema de control en red con retardo de transmisión, basado en un esquema de comunicación activado por eventos y combinado con redes neuronales.

Para estimar estos estados, dicho observador aprovecha las medidas de los sensores que ya suelen estar disponibles en la mayoría de los vehículos, lo que reduciría el costo de su implementación.

Estos sensores proporcionan información sobre el giro del volante, la velocidad de balanceo o la de desplazamiento, lo que permite estimar los ángulos mencionados anteriormente.

Paralelamente, este dispositivo también hace uso de herramientas de inteligencia artificial, utilizando redes neuronales que evalúan el comportamiento no lineal del vehículo y realizan una primera estimación de los resultados.

El diseño presentado por estas investigadoras también es capaz de adaptarse a los fenómenos externos, es decir, aquellas perturbaciones que no dependen del vehículo pero que afectan a su comportamiento dinámico, como son las condiciones meteorológicas adversas o irregularidades del terreno.

Asimismo, estos datos se transmiten a través de una red de comunicación, que retrasa la transmisión de la señal.

En el diseño del estimador, se ha tenido en cuenta este retraso y una condición de disparo (event-triggering condition), lo que limita la cantidad de datos transmitida a la red, impidiendo su sobrecarga.