Bosch presentará en LogiMAT su nuevo sistema de aviso de colisión para carretillas elevadoras
Según datos del Seguro Social de Accidentes de Alemania (DGUV), sólo en 2020 se registraron más de 13.500 accidentes con resultado de daños personales y en los que estaban implicadas las carretillas elevadoras. Con objeto de paliar estas cifras, Bosch ha desarrollado un nuevo sistema de advertencia de colisión basado en múltiples cámaras de Bosch que ayuda a minimizar el riesgo de accidentes y a reducir el estrés de los conductores, mejorando la visión general alrededor de todo el vehículo y advirtiendo activamente al conductor de colisiones inminentes.
Stefan Schenk, responsable de la unidad operativa Off-Road de Robert Bosch explica: “Con este sistema, contribuimos de forma importante a mejorar el nivel de seguridad en el uso de carretillas elevadoras y a reducir las tensiones relacionadas con la salud de los conductores” .
El nuevo sistema de asistencia se compone de cuatro cámaras compactas de corto alcance y de una unidad de control que crea una visión global del entorno del vehículo y la muestra al conductor de la carretilla en un monitor. Dependiendo de las necesidades de información del conductor, se pueden seleccionar diferentes vistas y mostrarlas en una pantalla completa o en pantalla dividida. Además, el conductor puede elegir entre varios modos de visualización, como la superposición de la trayectoria de conducción o el desplazamiento virtual de la cámara.
Detección y el reconocimiento de objetos
El asistente visual presentado en LogiMAT 2019 ya garantizaba una buena visión panorámica incluso en los puntos ciegos, cuando la vista del conductor está bloqueada por la carga en la horquilla. Con la ampliación, el sistema advierte ahora adicionalmente de los objetos fijos o en movimiento en las proximidades del vehículo en situaciones de peligro con una marca de color en el monitor y una señal acústica.
Para que el sistema detecte de forma fiable las colisiones inminentes y sólo avise de los riesgos de accidente relevantes, se combinan dos métodos de análisis, la detección y el reconocimiento de objetos. Con la detección de objetos, la lógica del sistema decide si un objeto es o no relevante para la advertencia de colisión en función de los movimientos característicos. Con el reconocimiento de objetos, la decisión se toma en función de la forma del objeto. Para ello, la imagen del objeto se compara automáticamente con patrones de imagen almacenados.
“Esto se hace mediante lo que se conoce como redes neuronales, una arquitectura de software del campo de la inteligencia artificial, que se entrenan para reconocer patrones visuales específicos. La fusión de los dos principios de medición garantiza que las tres situaciones con riesgo de accidente potencialmente críticas queden totalmente cubiertas por el aviso de colisión y que se detecten tanto los objetos fijos como los que están en movimiento”, afirma Schenk.
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