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El director ejecutivo de Mobileye, Amnon Shashua expresó que así como es posible conducir sin mapas muy detallados (así es como lo hacen los humanos), es más seguro que los sistemas de conducción automatizados tengan información adicional.
Los mapas detallados que se transmiten al auto brindan información de respaldo que es útil en situaciones difíciles, como encontrar secciones de la carretera sin marcas de carril o con marcas oscuras. Los mapas de alta definición se activan y le indican al vehículo dónde debe estar en el carril, expresó Shashua.
Por tal motivo, la empresa Mobileye trabaja con los fabricantes de automóviles que utilizan sus sensores y chips para recopilar datos de millones de vehículos que ya están en la carretera, creando mapas detallados pero de bajo costo de la mayoría de las carreteras de América del Norte, Europa y otras regiones. Mobileye está utilizando esa información para respaldar su desarrollo de sistemas de conducción automatizados sin intervención y sin ojos y, eventualmente, sistemas totalmente autónomos para la industria de los robotaxi.
Waymo adopta un enfoque más costoso: conduce vehículos equipados con lidar por ciudades y otros lugares para obtener aún más detalles sobre las carreteras.
«Hemos creado un conjunto increíblemente detallado de tecnologías de mapeo que ayudan a nuestros automóviles a navegar en lugares incluso donde el GPS tiene problemas, como túneles o entre rascacielos», señaló la compañía en su sitio web.
Combina esa información con los sensores y herramientas de percepción a bordo de su robotaxis. La empresa dijo que los mapas de alta definición brindan datos sobre lo que se avecina, lo que permite que el vehículo conduzca de manera más suave y predecible.
Motional, la empresa conjunta de tecnología autónoma entre Hyundai Motor Group y Aptiv que está trabajando en conjunto con Lyft para lanzar servicios de transporte compartido en Las Vegas y Los Ángeles, dijo que el mapeo de alta definición es uno de los primeros pasos que da antes de operar en una ciudad.
«Es crítico para el funcionamiento seguro de los vehículos autónomos. Pero sí requiere «tiempo y recursos», comentó Balajee Kannan, vicepresidente de autonomía de Motional.
Motional ve el auto funcionando “en un sistema plug-and-play”, en el que los datos sin procesar de los sensores de las pruebas de manejo iniciales pueden producir rápidamente un mapa preciso y muy detallado.
“No existe un estándar en la industria. Hay múltiples paradigmas en los que están trabajando varias empresas. Las mejores ideas saldrán victoriosas. En niveles más bajos de automatización, como los sistemas de conducción con manos y pies libres, hay poca necesidad de mapas más allá del sistema de navegación principal, expresó Raj Rajkumar, profesor de ingeniería y robótica en la Universidad Carnegie Mellon.
El vehículo utiliza datos de sensores y cámaras para garantizar que sigue al auto que circula delante a una distancia segura y se mantiene dentro de las marcas del carril.
En niveles más altos de autonomía (con cambios de carril, entrada y salida de autopistas y situaciones de conducción más complejas) un sistema sin mapas «puede hacer un trabajo bastante razonable cuando los marcadores de carril en la carretera son buenos y las condiciones de iluminación son buenas», añadio Rajkumar. Pero dijo que serían necesarios mapas de alta definición con información precisa sobre el tamaño, la posición y las direcciones de todos los carriles, la ubicación de la infraestructura y los edificios, y otra información detallada, especialmente en condiciones climáticas adversas.
