Video: HERE Maps, la aplicación de mapas de Nokia (Noviembre 2024)
Es un hecho que los automóviles se conducirán solos algún día, y algunos ya pueden hacerlo en su mayor parte. También es un hecho que, además de cámaras y sensores sofisticados, una de las piezas clave del rompecabezas del automóvil autónomo es tener un software de mapeo altamente preciso.
También tenemos eso, con mapas digitales que detallan nuestro mundo como nunca antes. Y a medida que el software de mapeo preciso y más granular se combina con el tráfico en tiempo real y otros datos situacionales recogidos de los automóviles conectados, permitirá que los vehículos autónomos no solo se mantengan en el camino, sino que también proporcionen información crítica sobre lo que está por venir, lo que puede hacer flujo de tráfico y toda la experiencia en el automóvil mucho mejor. Y tal vez incluso personal.
Esa fue la conclusión después de visitar la sede de HERE en el centro de Chicago la semana pasada para conocer de primera mano el centro de tráfico de la compañía y sus operaciones de investigación y desarrollo. AQUÍ, una división de Nokia, quería mostrar cómo su software de mapeo y la investigación de datos de automóviles conectados podrían combinarse algún día para lo que la compañía llama "Conducción altamente automatizada".
"Antes de que los conductores dejen el volante, deben sentirse seguros de que sus autos los mantendrán seguros y se sentirán cómodos con la forma en que el sistema conduce", dijo Ogi Redzic, vicepresidente de conducción conectada de HERE. Y para aquellos preocupados de que la conducción se vuelva tan uniforme y no esté tan involucrada como viajar en el autobús o tomar el metro en un futuro de robo-cars, estas son las buenas noticias (sin juego de palabras): la visión de vehículos autónomos de la compañía incorpora el tipo de individualización que los humanos los conductores están acostumbrados, sin el tráfico y los accidentes que causan los automóviles en la actualidad, en todo, desde un sinuoso camino rural hasta la carretera urbana más transitada de China.
"Teniendo en cuenta la geometría detallada de la carretera, información como el clima y las condiciones de la carretera, y los datos del sensor, los automóviles pueden predecir cómo conducir en función de cómo conduce normalmente una persona", agregó Redzic. "Entonces, por ejemplo, el automóvil sabrá a qué velocidad tomar una curva en función del nivel de comodidad de un individuo, cómo lo están haciendo otros conductores ese día y qué han hecho históricamente los conductores en función del clima ese día".
Recopilando todos los datos
Además de desarrollar un software de mapeo de alta definición que revela características desafiantes de la carretera que van desde las rampas de salida de la autopista circular hasta las curvas en ángulo recto, AQUÍ mostró cómo también recopila y procesa grandes cantidades de datos de tráfico en tiempo real sobre cómo el clima puede afectar a los conductores. En una habitación grande en la parte superior de un rascacielos de Chicago, un pequeño pelotón de especialistas de HERE escanea media docena de monitores de computadora en estaciones de trabajo individuales.
Cada uno maneja un área metropolitana importante y monitorea informes de tráfico en línea, cámaras web de carreteras e incluso feeds de transporte en Twitter. "Hemos descubierto que la información que las agencias públicas publican en Twitter suele ser más oportuna que la que proporcionan a través de sus otros canales oficiales", señaló Mike Dekrell, gerente senior de HERE Traffic Operations .
Este es el tipo de información de multitud de fuentes en tiempo real que AQUÍ planea aprovechar en el futuro para equilibrar las condiciones cambiantes del tráfico con el comportamiento del conductor "para crear una experiencia de conducción autónoma más humana", dijo Redzic. Como ejemplo, Jane Macfarlane, directora de HERE Research, mostró un gráfico que mostraba el uso de limpiaparabrisas por parte de los taxistas en Eindhoven, Alemania, después de que sus cabinas estaban equipadas con GPS y sensores.
Macfarlane explicó cómo, cuando una tormenta eléctrica pasaba por la ciudad, la información en tiempo real sobre el uso del limpiaparabrisas por parte de los taxistas podía correlacionarse con los datos sobre la velocidad histórica promedio de los vehículos en una ciudad durante un clima similarmente lluvioso. Los automóviles conectados y autónomos en el área pueden incorporar estos datos para reducir su velocidad y mantener el tráfico fluyendo más libremente. (Un estudio reciente de Intel mostró que la mayoría de los conductores están dispuestos a controlar sus autos para el bien de todos en la carretera).
"Los autos autónomos no serán de talla única", dijo Redzic. "Los automóviles deberán coincidir con la forma en que las personas conducen en la realidad. Ahí es donde los mapas de alta precisión y los datos del sensor combinados con la conectividad juegan un papel en la creación de una experiencia de conducción automatizada más personal y humana, una en la que el automóvil se convierte en un copiloto que se adapta a estilos y preferencias de manejo individuales. Analizando cómo se comportan los conductores con datos de sonda y sensor y un mapa ", agregó, " AQUÍ aprende cómo las personas prefieren conducir y, en última instancia, cómo quieren ser conducidos ".
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