Fusión de EGNSS de bajo coste y Visión Artificial para la navegación precisa a nivel de vía y para la optimización de la generación automática de mapas

La localización a nivel de carril y la correspondencia con mapas son algunos de los mayores desafíos para los sistemas de navegación. Aunque la telemática del vehículo ofrece servicios con requisitos de posicionamiento cubiertos por receptores GNSS de bajo coste, cada vez se despliegan más aplicaciones complejas de asistencia a la conducción y gestión del tráfico, debido a la creciente demanda. Estas aplicaciones incluyen información a nivel de carril, navegación específica por carril y alertas priorizadas en función de la composición del escenario (señales de tráfico, instrucciones de navegación, instrucciones de sistemas ADAS). Para ello, se requiere un subsistema de posicionamiento más preciso y fiable.

Un buen ejemplo de estas nuevas necesidades se refleja en el creciente interés por la navegación a nivel de carril, con aplicaciones como la mejora de la percepción del entorno por parte del conductor, alertas inteligentes de velocidad o asignación sencilla de carriles. Además de la precisión en los datos de localización, también surge la cuestión de la adaptabilidad de los sistemas de navegación a estas nuevas aplicaciones. Esto depende, en primer lugar, de la disponibilidad de una referencia común de posicionamiento precisa (un mapa mejorado), y en segundo lugar, del nivel de estimación de posición ofrecido (integridad). Sin embargo, ni los mapas actuales ni los parámetros tradicionales de integridad parecen adecuados para estos fines.

Proporcionar información a nivel de carril a los sistemas de navegación a bordo y combinarla con la posibilidad de que los vehículos intercambien información entre sí permitirá a los conductores seleccionar el carril óptimo, incluso en situaciones de tráfico denso tanto en zonas urbanas como interurbanas. Cada conductor podrá elegir el carril adecuado y reducir los riesgos asociados a maniobras de cambio de carril de última hora.

inLane propone una nueva generación de aplicaciones de navegación precisa, giro a giro, a nivel de carril, de bajo coste, mediante la fusión de tecnologías EGNSS y de Visión por Computador. Esto permitirá desarrollar una nueva generación de mapas mejorados basados en la recopilación colaborativa de datos (crowdsourcing).

Además de coordinar el proyecto, Vicomtech ha dirigido los ensayos técnicos y las pruebas de integración de los prototipos y ha proporcionado los algoritmos de percepción para la detección de carril y el reconocimiento de señales de tráfico. El prototipo final fue mostrado en las calles de Barcelona en un evento público organizado en el Real Automóvil Club de Cataluña (RACC) el 19 de junio de 2018. Los asistentes pudieron probar el vehículo, propiedad de Vicomtech, con la tecnología de inLane integrada.

El consorcio del proyecto inLane se compone de Vicomtech (coordinador), Honda Research Institute EU, Intel, Tom Tom, ERTICO, Technical University of Eindhoven, IFSTTAR, Teleconsult Austria, RACC y el Ayuntamiento de Barcelona.

Este proyecto ha recibido fondos de la Agencia del GNSS Europeo en el marco del programa de innovación Horizon 2020 con el número de acuerdo de subvención 687458.