Como cofundadores de una empresa de tecnología de mapas con sede en Silicon Valley y pioneros en el mapeo en Google y Apple, hemos estado comprometidos en el desarrollo de mapas a gran escala para mejorar la navegación y la movilidad durante mucho tiempo.
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La era en la que estamos entrando ahora promete ser la más emocionante, y transformadora, sin embargo, ya que numerosos avances en la tecnología están poniendo la promesa de los sistemas de conducción autónomos y semiautónomos al alcance comercial.
Estos avances están acelerando la necesidad de una nueva generación de mapas más inteligentes hechos para máquinas, por máquinas. Estos mapas inteligentes se denominan con diferentes términos, incluidos mapas de alta definición, alta precisión, muy detallados y AV (vehículos autónomos). En este artículo usaremos el término alta definición (HD).
2021 ya es un año decisivo en la evolución hacia vehículos semiautónomos y autónomos. Según la firma de analistas VSI Labs, al menos 15 de los principales fabricantes de automóviles han comenzado a producir o planean producir vehículos con cierto nivel de autonomía incorporada, desde la conducción “sin intervención” hasta la conducción con “vista sin atención”.
Sobre la base de los avances actuales en la asistencia al conductor, como la asistencia de estacionamiento, y las primeras versiones de la conducción autónoma en la autopista, hemos visto inversiones y adquisiciones vertiginosas en vehículos eléctricos, tecnología robotaxi, camiones autónomos y compañías LiDAR, con sensores que servirán como “Ojos” de nuestro transporte futuro.
Hoy en día, muchos de estos ambiciosos proyectos se limitan a lugares de prueba más pequeños o ciudades piloto. Para que las características autónomas de alto nivel en automóviles, camiones y robotaxis se implementen de manera amplia y comercial, la próxima capacidad crítica en la pila serán los mapas HD que permiten a los vehículos autónomos hacer lo que hacen.
Mapas creados para máquinas, no para personas
Los mapas han sido diseñados tradicionalmente por humanos, para humanos, pero está en marcha una nueva era de innovación que se centra en mapas para máquinas. Cuando los seres humanos conducen un automóvil, los mapas cumplen una función importante: ayudarnos a comprender dónde estamos, adónde queremos ir y cómo navegar allí. Incluso con un mapa, las personas todavía usan sus ojos, memoria y juicio para interpretar el entorno, comprender dónde están y realmente conducir el automóvil.
Para los vehículos autónomos, por otro lado, los mapas deben ser mucho más capaces y completos. Deben no solo representar la carretera con fines de navegación y comprender exactamente dónde se encuentra el automóvil en la carretera, sino también interpretar y explicar las reglas de la carretera y las características físicas lo suficientemente bien como para que el vehículo pueda entender cómo conducirlo de manera segura y experta.
Creados mediante la agregación de datos de percepción de sensores de cámaras montadas en automóviles, radares y LiDAR, los mapas HD contienen representaciones en 3D de la carretera y el entorno circundante, así como información semántica rica como señales de tráfico, marcas de carril y conectividad, propiedades de la carretera y mucho más .
Combinados con la información de navegación, estos mapas enriquecidos sirven como la comprensión colectiva de la computadora del entorno de la carretera manejable, y en esencia sirven como la "memoria" del automóvil.
Así como los humanos “conocemos” intuitivamente una carretera o ciudad que hemos conducido muchas veces antes y podemos conducirla de manera más experta y segura que si nunca hubiéramos estado allí, los mapas permiten que un vehículo autónomo tenga un conocimiento previo experto de un entorno como si lo hubiera hecho. estado allí muchas veces.
El mapa es el conocimiento agregado de una carretera extraído de todos los automóviles y sensores que alguna vez lo han atravesado. Por lo tanto, el mapa se convierte en un componente central del cerebro del automóvil autónomo.
Mapas HD, una oportunidad de colaboración
La industria del transporte invirtió recientemente sumas impresionantes en LiDAR. Para aprovechar realmente este nuevo poder de percepción que se agrega a los vehículos de producción, será fundamental que los fabricantes de vehículos utilicen tecnología de mapas de tan alta fidelidad como los potentes sensores que están incorporando.
El beneficio mucho mayor vendrá cuando los sensores del automóvil y el mapa, el modelo del entorno con el que los sensores comparan lo que ven, sean igualmente ricos. Es por eso que vemos que casi todos los fabricantes de automóviles están desarrollando tanto sistemas avanzados de asistencia al conductor como sistemas de conducción autónoma que ya incorporan mapas en HD, lo que permite funciones adicionales al tiempo que aumenta el rendimiento y la seguridad.
Históricamente, la construcción de mapas de alta definición era una empresa grande y costosa. Ahora, con las plataformas de motores de mapeo más nuevas que aprovechan la inteligencia artificial de vanguardia y la tecnología de mapeo construida desde cero para las máquinas, es posible crear mapas a gran escala, frescos, precisos, abiertos y económicos que la industria del transporte necesita. para avanzar verdaderamente a niveles más altos de autonomía.
James Wu es cofundador y CEO y Mark Wheeler es cofundador y CTO de Palo Alto, California. DeepMap, líder mundial en tecnología de conducción autónoma.
Wu construyó su carrera en Baidu, Apple y Google. En Baidu, se desempeñó como arquitecto principal del equipo de automóviles autónomos. Mientras estaba en Apple, lanzó Apple 3D Buildings, y en Google fue un miembro central de los equipos de Google Earth y Google Maps.
Wheeler fue gerente líder de tecnología en Google, donde dirigió los productos empresariales de Google Geo, incluida la creación de Google Maps Engine (GME).
ilustración: Dom Guzmán
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Fuente: https://news.crunchbase.com/news/the-new-era-in-mapping-maps-for-machines-by-machines/
