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El usuario hará la cartografía de Toyota

Toyota anunciará en el CES 2016 que hará cartografía de alta precisión a partir de datos recopilados automáticamente por los coches de usuarios de Toyota.
Miguel García Puente.

Twitter: @Miguelgpuente -

El usuario hará la cartografía de Toyota
El usuario hará la cartografía de Toyota

Quizá te parecía asombrosa la ingente tarea de Google fotografiando todas las calles para su Streetview. Sin embargo, la cartografía actual se trata de una información que puede quedar rápidamente obsoleta y en un año los mapas están desactualizados, en cuanto haya obras, cambios de dirección y, sobre todo, es una información estática, sin ningún dato de tráfico o posibles incidentes. Toyota cree que hay otras maneras de conseguir información en tiempo real, mediante una especie de "información cooperativa", obtenida de millones de sensores que circulan constantemente por las vías: cada uno de los propios coches Toyota.

Toyota presentará en el CES 2016 (Consumer Electronics Show) la infraestructura del sistema con la que recopilar toda la información de imágenes con la ubicación de las mismas en sus centros de proceso de datos. Con ellos esperan conseguir generar mapas detallados, con muy alta precisión, con información muy actualizada.

Mapas de precisión para conducción automatizada

Los mapas precisos son elementos muy importantes para conseguir una conducción automatizada. Unos centímetros pueden ser la diferencia entre ir por tu carril o invadir el carril contiguo. El hecho de disponer de información precisa por adelantado permite también que el coche automatizado simplemente tenga que "reconocer" los escenarios a los que llega y no tener que "descubrirlos" por completo. Esto último supondría una labor de cálculo para los sistemas informáticos todavía más compleja, por lo que una cartografía con precisión de centímetros supondría facilitar la llegada de la conducción automatizada.

Recopilación colaborativa de imágenes y de su posición

El sistema que propone Toyota para recopilar información de la vía a partir de los propios coches que circulan por ella supone un método económico, sin actuaciones de tratamiento manual de los datos. Una aproximación, como los hackers intentando obtener una contraseña, más por un ataque masivo, por "fuerza bruta" de recoger datos, que de fino análisis -pero muy limitado- a base de lanzar coches especiales con láseres 3D sobre el techo.

Indudablemente, los coches de producción proporcionan unos datos con mucho mayor error que los coches-laboratorio específicos conn láseres 3D, sin embargo, esto se compensa mediante tecnologías que comparan y hacer coincidir los múltiples datos recibidos de múltiples vehículos. Mediante cálculos de probabilidad se consigue así corregir e integrar correctamente las imágenes obtenidos de la vía y estimar con precisión las trayectorias. Con esta tecnología esperan poder obtener un margen de error de solo 5 centímetros en vías rectilíneas y la ventaja de tratarse de información actualizada en tiempo real. Dado que son los propios coches de los usuarios los que recogen la información, la implementación de este extensísima red de recopiladores de datos puede tener un coste relativamente reducido. A medida que los coches aumenten su grado de automatización, habrá más coches dotados de estos sensores y rápidamente aumentará la cantidad de datos generados y tratados. Por tanto, la intención de Toyota es que este sistema de recogida de datos sea uno de los constituyentes básicos de su  coche de conducción autónoma, que lanzará en 2020.  Por el momento el sistema se limitará a la captación de información en vías rápidas, para posteriormente expandir la funcionalidad a otras carreteras y poder ofrecer asistencia en situaciones de peligro.

De acuerdo con la información suministrada por Toyota, colaborarán con fabricantes de mapas para potenciar el uso de mapas de alta precisión en sectores públicos y privados.

 

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