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La tecnología de Cerence para detectar vehículos de emergencia entra en una prueba de autobuses autónomos en Japón

Cerence AI anunció el uso de la tecnología Cerence Emergency Vehicle Detection en una plataforma de autobuses autónomos durante una prueba de operación en vías públicas de Japón. La tecnología tiene como objetivo detectar las sirenas de ambulancias, camiones de bomberos y vehículos policiales, lo que respalda las decisiones de los sistemas de conducción autónoma en situaciones en las que la visibilidad visual puede verse impedida.

2026-09-09
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certi.news
La tecnología de Cerence para detectar vehículos de emergencia entra en una prueba de autobuses autónomos en Japón

El 25 de agosto de 2026, Cerence AI anunció la integración de la tecnología Cerence Emergency Vehicle Detection, conocida abreviadamente como Cerence EVD, en una plataforma de autobuses autónomos que se utilizará en una prueba de operación en vías públicas de Japón. MONOist publicó los detalles del anuncio el 9 de septiembre de 2026.

Cerence EVD se basa en tecnologías de audio, concretamente en la categoría Audio AI, para detectar los sonidos de las sirenas de vehículos de emergencia, como ambulancias, camiones de bomberos y vehículos policiales. Cerence afirma que el sistema es compatible con 47 países y más de 1500 tipos de sonidos de sirenas, y que ha sido diseñado para funcionar en entornos de tráfico público y condiciones ambientales cambiantes.

¿Cómo funciona la tecnología?

El sistema no se limita a analizar el sonido de forma aislada del resto de los sensores del vehículo. Puede complementar las tecnologías de detección utilizadas en los sistemas de conducción autónoma, como las cámaras, el radar y LiDAR, también conocidos como sensores de medición de distancia mediante láser. El uso del sonido permite detectar la aproximación de un vehículo de emergencia cuando otros vehículos o obstáculos en la vía lo ocultan visualmente a las cámaras.

Esta función adquiere especial importancia en entornos urbanos o en cruces y zonas de obras, donde el vehículo de emergencia podría no ser claramente visible antes de acercarse. En estos casos, la información sonora adicional puede contribuir a evaluar la situación, junto con los datos proporcionados por los demás sensores. Esto no significa que el sistema sustituya al sistema completo de percepción ni que garantice por sí solo una respuesta segura; la gestión del vehículo de emergencia sigue estando vinculada a las decisiones del sistema de conducción autónoma y a las normas operativas aprobadas.

Una prueba que allana el camino para la operación práctica

Según el material de origen, el proyecto representa la primera participación de Cerence AI en un programa relacionado con pruebas de autobuses autónomos en Japón. Cerence EVD se utilizará mediante un micrófono instalado externamente en el vehículo, con el objetivo de verificar la tecnología como paso previo a la meta de iniciar una operación comercial en 2027. El material no mencionó detalles definitivos sobre la ruta de operación, el número de autobuses ni el calendario de la operación comercial.

La prueba se enmarca en el desarrollo de tecnologías de conducción autónoma para autobuses, con énfasis en su operación en vías públicas y en la interacción con vehículos de emergencia. El material también señaló que Cerence AI desarrolla tecnologías de conducción autónoma basándose en su experiencia en soluciones para vehículos conectados y que también trabaja en aplicaciones de asistencia para conductores de taxis y servicios de apoyo al conductor.

¿Por qué es importante esta noticia?

El cambio real aquí consiste en añadir un canal auditivo especializado a la percepción de los autobuses autónomos, en lugar de depender únicamente de las cámaras, el radar y LiDAR. Esto aborda una situación operativa específica: un vehículo de emergencia puede estar cerca, pero su visión puede estar obstruida o retrasarse. Para los operadores de transporte, el valor práctico estará relacionado con el grado de precisión con que se detecten las sirenas en el ruido urbano, la capacidad del sistema para determinar la dirección y la distancia, y la forma de convertir la alerta en una maniobra segura. El material disponible no ofrece resultados de rendimiento ni datos sobre las tasas de falsas alarmas, por lo que estos aspectos aún requieren una verificación independiente durante la prueba.

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