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General Motors (GM) presentó oficialmente, durante el evento ‘GM Forward’ celebrado el 21 de octubre en Nueva York (EE. UU.), su hoja de ruta para ampliar la conducción autónoma en sus principales modelos de venta, así como su arquitectura eléctrica y de computación de próxima generación.
GM planea introducir la función de conducción autónoma en autopistas en el Cadillac Escalade IQ a partir de 2028. Actualmente se están realizando pruebas en circuitos cerrados con vehículos de etapas previas al desarrollo (Yangsan). En el futuro, el alcance de aplicación se ampliará a los principales modelos de combustión inversor institucional. Dicha arquitectura se extenderá secuencialmente, tras su implementación en el Cadillac Escalade IQ en 2028, a los principales SUV de tamaño completo, camiones, crossover de tres filas y la gama EV de cuarta generación de combustión inversor institucional.
La arquitectura de próxima generación separa el hardware del software y establece un sistema de computación, red, software e interfaz aplicable tanto a los vehículos de combustión inversor institucional como a los eléctricos. Está diseñada para aplicar una base tecnológica común a diversos modelos, manteniendo el hardware y las funciones de control necesarios para cada uso vehicular. La unidad de computación central (CCU) con refrigeración líquida de diseño propio ofrece un rendimiento de computación aproximadamente 40 veces superior al actual e integra el software de conducción autónoma, seguridad activa, chasis y tracción. El dispositivo de agregado zonal basado en Ethernet de alta velocidad procesa 36 veces más datos que los sistemas existentes, reduce la longitud y el peso del cableado en un 30 % y mejora la velocidad de conexión celular hasta en un 50 %.
Mediante la estructura de vehículo definido por software (SDV), las mejoras validadas en un modelo específico se aplican a toda la gama mediante actualizaciones OTA. Para el desarrollo y la validación de la conducción autónoma, se utilizan los 12 mil millones de millas de datos de conducción manos libres acumulados con Super Cruise y aproximadamente 1 millón de millas mensuales de datos multisensores recopilados por cientos de vehículos dedicados. Además, se combina el aprendizaje por imitación, el aprendizaje por refuerzo basado en autojuego y una simulación a gran escala que realiza más de 3 mil millones de millas de conducción virtual cada día para aumentar la capacidad de respuesta.
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