Generación cartográfica Toyota, la ciencia-ficción se hace realidad
Toyota va a presentar en enero, con motivo de la celebración del CES -Consumer Electronic Show- de Las Vegas un sistema de generación cartográfica de gran precisión que será uno de los grandes aliados a la hora de hacer segura la conducción autónoma.
Este nuevo sistema cuenta con una serie de cámaras instaladas en vehículos cuya misión es la de recoger imágenes de la vía e información de posición del propio coche. Esta información se envía a centros de datos donde se combina, se corrige y se actualiza automáticamente para finalmente generar mapas de carreteras de gran precisión.
Un buen conocimiento de la red viaria y de las normas de circulación, incluidos los límites de velocidad y las diversas señales de tráfico, es esencial para la correcta implantación de las tecnologías de conducción autónoma.
Pero, ¿dónde está el avance derivado de esta tecnología? Hasta ahora los datos cartográficos pensados para la conducción autónoma se han generado mediante vehículos específicos equipados con escáneres láser tridimensionales. Los vehículos circulan por zonas urbanas y carreteras recogiendo datos que luego se editan manualmente para incorporar información, como son las líneas divisorias de los carriles y las señales de tráfico. El no recoger estos datos de manera frecuente supone que los mapas generados de este modo raramente se actualicen, lo que limita su utilidad. Por otra parte se trata de un método de recopilación de datos relativamente costoso, dada la necesidad de introducir manualmente tipos concretos de datos.
El sistema que va a presentar Toyota emplea tecnología de generación de información espacial en la nube para crear datos de imágenes de carreteras de gran precisión a partir de las bases de datos y los dispositivos GPS de los vehículos de ciertos usuarios seleccionados.
Mientras que un sistema que utilice así cámaras y GPS tiene una mayor probabilidad de error que un sistema que emplea escáneres láser tridimensionales, los errores de posición se pueden mitigar mediante tecnologías de combinación de imágenes que integran y corrigen los datos de imágenes de carreteras recogidos de múltiples vehículos, así como tecnologías de cálculo de trayectoria de gran precisión. De esta forma se reduce el margen de error del sistema a un máximo de 5 centímetros en carreteras rectas. Al emplear vehículos de uso general e infraestructura existente para recoger información, los datos se pueden actualizar en tiempo real. Además, el sistema se puede implantar y ampliar a un coste relativamente reducido.
Toyota tiene previsto incluir este sistema como elemento central en los vehículos con conducción autónoma que estarán disponibles para producción en serie aproximadamente en 2020. Si bien es de esperar que el uso inicial del sistema se reserve a las autopistas, entre los objetivos de desarrollo de futuro se incluye ampliar la funcionalidad para cubrir vías convencionales y ayudar en la prevención de riesgos. Toyota tratará de colaborar además con empresas de cartografía para alentar el uso de datos cartográficos de gran precisión en servicios ofrecidos tanto por el sector público como por el privado.
