Lo que los fabricantes de equipos originales deben tener en cuenta más allá de las métricas de rendimiento puro
Introducción
En 2026, la industria automotriz presenciará una transición en las arquitecturas de percepción de los ADAS (Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor), desde el dominio de un solo sensor hacia la fusión de sensores multimodal. Al diseñar sistemas de percepción, los fabricantes de equipos originales (OEM) deben considerar el rendimiento, el costo, la estabilidad de la producción, la seguridad funcional y la confiabilidad en cualquier condición climática. En este contexto, los enfoques que priorizan la fusión se han convertido en la estrategia preferida para sistemas L2/L2+ a gran escala y funciones de conducción automatizada de alto nivel. El radar, en particular el radar de imágenes 4D, es fundamental para estabilizar la percepción y proporcionar redundancia en todas las condiciones, en lugar de reemplazar las cámaras.
Diseño de sistemas basado en radar, cámaras y fusión.
Cámara primero
Las cámaras siguen siendo indispensables para la percepción gracias a su alta resolución y su rica comprensión semántica, lo que permite un reconocimiento preciso de las marcas de carril, las señales de tráfico y diversos objetos. Sin embargo, son extremadamente sensibles a las condiciones de iluminación, la lluvia, la niebla, la nieve y las oclusiones. En condiciones de poca luz o mal tiempo, la estimación de la profundidad se vuelve poco fiable. Las primeras funciones L1/L2, como el mantenimiento de carril y el reconocimiento de señales de tráfico, dependían en gran medida de enfoques basados en cámaras, pero a medida que el dominio de diseño operativo (ODD) se ha vuelto más complejo, los sistemas basados exclusivamente en cámaras han demostrado ser inadecuados.
Radar-First
En entornos difíciles, el radar ofrece ventajas distintivas. Mide la distancia y la velocidad directamente, y el radar de imágenes 4D incorpora datos de elevación para generar nubes de puntos de alta resolución que permiten una detección precisa a larga distancia y un seguimiento dinámico de objetos. El radar sigue ofreciendo un buen rendimiento en condiciones de lluvia, niebla, noche o polvo. Si bien el radar tradicional presenta limitaciones en cuanto a la clasificación de objetos y la comprensión semántica, su combinación con algoritmos de IA proporciona un soporte fiable para funciones como el frenado automático de emergencia (AEB), el control de crucero adaptativo (ACC) y la conducción urbana a baja velocidad.
Fusión primero
La producción moderna de ADAS depende cada vez más de la fusión profunda entre cámara y radar, ya sea en las etapas iniciales (a nivel de características), intermedias o finales (a nivel de objeto). Las cámaras proporcionan información semántica y de apariencia detallada, mientras que el radar garantiza la estabilidad y la redundancia en condiciones adversas. Este enfoque de fusión mejora la precisión y la robustez de la percepción general al reducir los errores laterales y aumentar la precisión media-promedio (mAP). Los sistemas que priorizan la fusión se han convertido en la norma para los ADAS L2+ de producción en masa, ofreciendo cobertura de 360°, seguridad funcional y escalabilidad. Las limitaciones de ODD limitan los enfoques de un solo sensor, impidiendo su escalabilidad eficiente.
¿Por qué la redundancia de radar se ha convertido en estándar en los ADAS de producción en masa?
La redundancia de radar se ha convertido en estándar en los sistemas L2/L2+ y superiores, que suelen combinar un radar frontal de largo alcance con radares de esquina o de corto alcance (de 3 a 6 unidades por vehículo). Los factores clave son los siguientes:
seguridad funcional y redundancia
Las normativas Euro NCAP, GSR, NHTSA e ISO 26262 exigen canales de sensores independientes para gestionar fallos de un solo sensor. El radar ofrece una ruta de percepción independiente, lo que reduce significativamente los esfuerzos de validación y garantiza un respaldo seguro en situaciones críticas.
Robustez en todas las condiciones climáticas y escenarios.
El radar de ondas milimétricas penetra la lluvia, la niebla, la nieve y la poca luz, lo que permite una detección precisa y un seguimiento de la velocidad donde las cámaras y el LiDAR podrían fallar. Según estudios, los sistemas con radar integrado son significativamente más fiables en condiciones meteorológicas adversas.
Rentabilidad y escalabilidad
El radar es un sistema avanzado y económico (mucho más económico que el LiDAR), y añadir redundancia aumenta la fiabilidad del sistema sin aumentar significativamente los costes de la lista de materiales. Facilita la transición de funciones L2+, como la asistencia en autopistas y la asistencia en atascos, a niveles superiores de automatización.
Tendencias del mercado
Para 2025-2026, los fabricantes de equipos originales (OEM) utilizarán ampliamente la redundancia de radar como piedra angular para la estabilidad de la percepción. Las regulaciones chinas, incluidas las normas ADAS L2 del MIIT 2025, han acelerado esta tendencia.
El valor de ingeniería del radar 4D en escenarios de lluvia, niebla, noche y oclusión
El radar de imágenes 4D, que añade la dimensión de altura y produce nubes de puntos de alta resolución, ofrece importantes ventajas en los ODD reales. Las señales de ondas milimétricas pueden penetrar la interferencia óptica en condiciones de lluvia, niebla o nieve, lo que permite obtener nubes de puntos estables, así como mediciones de distancia y velocidad donde las cámaras y el LiDAR fallan con frecuencia. En condiciones de poca luz o nocturnas, el rendimiento del radar se mantiene constante, lo que permite funciones como la AEB en visión nocturna. También puede penetrar oclusiones parciales, como polvo o vehículos precedentes, lo que permite un seguimiento de largo alcance y una separación de objetos de hasta 200-300 metros. Estas capacidades hacen que el radar 4D sea esencial para una percepción estable, lo que permite la AEB, la asistencia para cambio de carril y las funciones de NOA urbanas.
Selección de radar basada en el retorno de la inversión (ROI), la estabilidad de la producción y el suministro a largo plazo
Los fabricantes de equipos originales (OEM) deben evaluar el radar más allá de las especificaciones, centrándose en el valor total del ciclo de vida. El bajo coste unitario y la redundancia reducen el riesgo de validación y accidentes, a la vez que permiten una expansión rentable a funcionalidades L2+/L3. Las cadenas de suministro consolidadas garantizan la producción en masa y la fabricación local, reduciendo así los riesgos de suministro. La escalabilidad de la tecnología de radar 4D y las estrategias multiproveedor garantizan futuras capacidades de automatización de alto nivel, a la vez que mitigan las incertidumbres de la cadena de suministro.
Preguntas frecuentes
P1: ¿Se puede utilizar el radar para la conducción automatizada a alta velocidad?
El enfoque basado en radar es insuficiente. Los escenarios de alta velocidad requieren una fusión profunda con cámaras para proporcionar información semántica y fiabilidad. La automatización basada en radar es más adecuada para escenarios de baja velocidad, complejidad urbana y condiciones meteorológicas adversas.
P2: ¿El radar 4D reemplazará completamente a las cámaras?
El radar es superior en términos de distancia, velocidad y robustez, mientras que las cámaras proporcionan información semántica y de clasificación. El enfoque consensuado es utilizar aplicaciones complementarias.
P3: ¿La redundancia de radar genera aumentos de costos significativos?
Los costos iniciales aumentan ligeramente, pero una menor demanda de computación, un menor esfuerzo de validación y un menor riesgo de accidentes resultan en un mayor retorno de la inversión a largo plazo. Los costos se diluyen rápidamente en la producción en masa.
P4: ¿Cómo deberían los fabricantes seleccionar a los proveedores de radar?
Priorizar la estabilidad de la producción, los compromisos de suministro a largo plazo, las certificaciones de seguridad funcional (por ejemplo, ASIL-B/D), el soporte local, la capacidad de imágenes 4D y la compatibilidad con arquitecturas de fusión.