TRI-AD avanza en la conducción automatizada e inicia las pruebas para agilizar la actualización de los mapas de alta definición

• Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc (TRI-AD) pondrá a prueba junto a Dynamic Map Platform Co. (DMP) una nueva forma de actualizar los mapas de alta definición que permite actualizar rápidamente los cambios de las características de las vías.
• Uno de los problemas a los que se enfrenta el desarrollo de vehículos automatizados es adaptarse a los constantes cambios que sufren las vías y la prueba que realizará TRI-AD podría ayudar a solventarlo.
• Entre los objetivos de Toyota destaca el desarrollo de productos innovadores que hagan posible una ‘Movilidad para todos’ –Mobility for All-.

Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc (TRI-AD) pondrá a prueba junto a Dynamic Map Platform Co. (DMP) una nueva forma de actualizar los mapas de alta definición –HD, High Definition– para detectar y procesar los cambios de las características de las vías con el fin de seguir optimizando el funcionamiento de los vehículos automatizados.

La demanda de mapas HD de alta precisión y calidad para la conducción automatizada ha ido creciendo al mismo tiempo que aumenta el uso de los sistemas de conducción automatizada y los sistemas avanzados de asistencia al conductor –ADAS, Advanced Driver Assistance Systems–. Uno de los problemas a los que se enfrenta el desarrollo de vehículos automatizados es adaptarse a los constantes cambios que sufren las vías y la prueba que realizará TRI-AD podría ayudar a solventarlo.

El prototipo que están desarrollando ambas compañías pretende demostrar cómo se pueden actualizar de forma eficiente los mapas de alta definición –HD, High Definition– de DMP empleando la plataforma de software abierto de TRI-AD -Plataforma de cartografía automatizada (AMP, Automated Mapping Platform)– para detectar los cambios que se producen en la vía a partir de imágenes y otros datos recogidos por los sensores del vehículo. Las pruebas se realizarán a partir de este mes de abril en Japón y permitirán avanzar en el desarrollo de la conducción automatizada.

El nuevo sistema es capaz de utilizar la tecnología de reconocimiento de imágenes de TRI-AD para detectar automáticamente los cambios a partir de los datos recogidos por las cámaras que equipan los vehículos. De esta forma, los cambios se detectan con una mayor rapidez, acelerando la actualización de los mapas a disposición de los usuarios, mientras que los costes disminuyen al utilizar tecnologías que actualmente ya equipan una parte de los nuevos modelos. Hasta ahora, los mapas HD se actualizaban empleando costosos vehículos técnicos y a partir de los avisos de proyectos de obra pública previstos, lo que suponía una ralentización de todo el proceso y que los cambios no fueran tan ágiles como los que demanda el uso de un vehículo automatizado.

Mandali Khalesi, el Vicepresidente de Conducción automatizada en TRI-AD, ha declarado que "esta colaboración nos permitirá ofrecer datos cartográficos actualizados a los fabricantes de automóviles y otros usuarios, y acelerar el desarrollo tecnológico del sistema AMP. Mediante esta prueba de concepto, TRI-AD espera poder ofrecer una tecnología de conducción automatizada segura a usuarios de todo el mundo".

Acerca de TRI-AD

Toyota Research Institute-Advanced Development, Inc. (TRI-AD), con sede en Tokio (Japón), se fundó en marzo de 2018 con el fin de desarrollar productos innovadores que hagan posible alcanzar el objetivo de Toyota de ‘Movilidad para todos’ –Mobility for All-. La misión de TRI-AD consiste en crear nuevas tecnologías y sistemas de seguridad avanzados que se adapten a las necesidades de todo el mundo. TRI-AD también supervisa la–ciudad entrelazada–, anunciada recientemente por Toyota, que servirá como incubadora para el diseño de ciudades inteligentes, movilidad conectada y tecnología robótica de Toyota y sus colaboradores Woven City.

Uno de sus principales proyectos es el desarrollo de su Plataforma de mapas automatizados –AMP, Automated Mapping Platform- junto a CARMERA, que sirve como base para el desarrollo a mayor escala de la conducción automatizada y que servirá en esta prueba piloto para actualizar los mapas HD de forma rápida y eficaz.