La Universidad Pública de Navarra (UPNA) y las empresas Integralia, Ingeteam y Permagsa se han unido para desarrollar un microbús eléctrico, autónomo y conectado, con una autonomía de 150 kilómetros. Este proyecto, denominado BOLETUS, tiene como principal objetivo técnico evaluar el funcionamiento del llamado Sistema Avanzado de Asistencia a la Conducción o ADAS, así como estrategias de conducción autónoma, en estos vehículos.
Jesús Villadangos Alonso, investigador de este proyecto, ha explicado que “el desarrollo de los vehículos eléctricos y autónomos tiene gran interés desde años atrás. Sin embargo, la tecnología desarrollada hasta ahora se ha aplicado, principalmente, en utilitarios. La mayor parte de estos vehículos que se comercializan actualmente, aunque no son vehículos autónomos, ya integran funcionalidades de ayuda a la conducción, el llamado Sistema Avanzado de Asistencia a la Conducción o ADAS, que permite, por ejemplo, detectar el carril o identificar señales, gracias a una serie de sensores y diferentes tecnologías”.
De esta forma, la idea del consorcio formado por estas tres compañías navarras y la UPNa es desarrollar un prototipo de microbús eléctrico que permita evaluar el funcionamiento de sistemas ADAS y estrategias de conducción autónoma en estos vehículos. Tal y como ha destacado Villadangos, “Integralia se encarga del desarrollo estructural y mecánico del vehículo y el sistema de confort. En el caso de Permagsa, trabaja en un nuevo sistema de tracción eléctrica para microbuses de cinco toneladas. Por su parte, Ingeteam destina sus esfuerzos al desarrollo de un nuevo cargador rápido para los microbuses. Finalmente, la Universidad Pública de Navarra busca desarrollar el sistema de control de la tracción y del guiado autónomo, así como el sistema de ayuda a la conducción adaptado a los microbuses”.
De hecho, y de la mano de la multinacional norteamericana NVIDIA la UPNA está trabajando en el desarrollo del sistema ADAS y del guiado autónomo del vehículo. Para ello, los investigadores están utilizando la tecnología ‘deep learning’ “y considerando un conjunto reducido de señales verticales, que se van a integrar con las estrategias de conducción autónoma”, ha señalado Villadangos.
