Arquitectura de inteligencia embarcada
AI Perception Device, AI Human Machine Interface y AIoT
A medida que evolucionan los sistemas de monitoreo e inteligencia dentro del vehículo, FleetKAM construyó una arquitectura integral centrada en la percepción, la interacción y la conectividad de datos del vehículo. Incluye tres segmentos centrales: AI Perception Device, AI Human Machine Interface, y AIoT (Artificial Intelligence & Internet of Things), cubriendo toda la cadena de valor de la inteligencia dentro del vehículo.
Como la capa más cercana a los entornos del mundo real, el AI Perception Device está evolucionando desde un módulo de detección tradicional hacia una unidad integrada que combina percepción, cómputo y preprocesamiento. Su capacidad central radica en capturar información del entorno de manera precisa y confiable, impactando directamente en el rendimiento general del sistema.
Tendencia tecnológica
Multi-Sensor Fusion
Según reportes de Off-Highway Research y MarketsandMarkets, la creciente demanda de seguridad e inteligencia en vehículos comerciales y equipos off-highway está acelerando la adopción de soluciones de fusión multisensor.
Distintos sensores ofrecen fortalezas complementarias:
- Cámaras (Visual AI Perception): proveen datos del entorno intuitivos y ricos en información.
- Sensores basados en radar (Non-visual AI Perception): entregan detección estable de distancia y velocidad, especialmente en condiciones desafiantes.
FleetKAM habilita configuraciones de sensores flexibles según el escenario específico, equilibrando rendimiento y costo. En conjunto, los sistemas de percepción evolucionan hacia la colaboración multisensor, con FleetKAM construyendo capacidades tanto en Visual AI Perception como en Non-visual AI Perception.
Portafolio de producto · 1
Visual AI Perception: intuitiva y rica en información
La percepción visual sigue siendo el método más directo y ampliamente utilizado. Las cámaras con IA de FleetKAM integran algoritmos embebidos que soportan múltiples funciones inteligentes:
Blind Spot Detection
Para operaciones más seguras.
Driver monitoring
Para reducir riesgos asociados al factor humano.
Funciones ADAS
Para minimizar el riesgo de accidentes.
Cargo Space Monitoring
Para optimizar la carga.
Bus Passenger Counting
Para una gestión de flota más precisa.
Adicionalmente, FleetKAM ofrece una gama completa de soluciones de cámara: cámaras HD para monitoreo básico confiable, y cámaras de red y Ethernet automotriz para mejor calidad de imagen, estabilidad de transmisión e integración de sistemas.
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Non-visual AI Perception: adaptabilidad en todo clima
Si bien los sistemas visuales son potentes, su rendimiento puede degradarse ante baja visibilidad u oclusión. Los sensores no visuales aportan redundancia crítica. Los dispositivos de Non-visual AI Perception de FleetKAM incluyen:
Radar Camera
Combina cámara y radar para una detección estable de vehículos, peatones y obstáculos.
LiDAR
Medición de distancia de alta precisión y detección 3D, ideal para Blind Spot Detection y posicionamiento.
Thermal Cameras
Habilitan percepción en todo clima usando luz infrarroja y visible.
Millimeter Wave Radars
Detección confiable de rango medio con capacidades de alerta.
Ultrasonic Detectors
Adecuados para detección de corto alcance y evasión de obstáculos.
A través de la fusión de sensores, FleetKAM logra una cobertura de percepción en todo clima y en todos los escenarios, mejorando significativamente la confiabilidad del sistema.
Conceptos mencionados en el material
AI Human Machine Interface & AIoT
AI Human Machine Interface
El material de FleetKAM nombra la AI Human Machine Interface como uno de los tres segmentos centrales de la arquitectura, junto al AI Perception Device y AIoT, dentro de la cadena de valor de la inteligencia embarcada.
AIoT (Artificial Intelligence & Internet of Things)
El AIoT es identificado como el tercer segmento central de la arquitectura de FleetKAM, cubriendo la conectividad de datos dentro de la cadena de valor de la inteligencia del vehículo.