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Coches que aprenden a evitar atascos con Google

  • El vehículo recopila información sobre cómo se circula y lo envía a Google
  • El sistema utiliza el servicio de predicción para optimizar el recorrido
  • También se pueden modificar parámetros para que sea más eficiente

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 En base a los datos obtenidos en anteriores trayectos, el sistema tiene en cuenta variables como la hora, el trayecto, las zonas recorridas o la forma de conducir.
En base a los datos obtenidos en anteriores trayectos, el sistema tiene en cuenta variables como la hora, el trayecto, las zonas recorridas o la forma de conducir.

Vehículos provistos de acceso a Internet, directamente o a través de un teléfono móvil, pueden acceder a toda la capacidad, datos y potencia de cálculo de servicios "en la nube" como los que ofrece Google para optimizar la circulación.

Los fabricantes están desarrollando la tecnología que busca aprovechar esta posibilidad, dotando de este modo de "inteligencia" a sus vehículos. Ford es uno de ellos, y trabaja en un sistema que nutriéndose de datos del tráfico en tiempo real o de la predicción en base a los datos obtenidos en anteriores trayectos, tiene en cuenta variables como la hora, el trayecto, las zonas recorridas o la forma de conducir.

Vehículos que aprenden y se adaptan al trayecto

De este modo cuando el usuario ya ha realizado un trayecto anteriormente, por ejemplo para ir al trabajo, el vehículo sería capaz de detectarlo y confirmar con el conductor si ese es el destino.

A partir de ahí en función de la hora o del estado del tráfico se efectúa el cálculo de ruta. Pero además la integración con el vehículo permite que el sistema sea capaz, en función de la información disponible, de optimizar el funcionamiento del vehículo. Esto es especialmente interesante en vehículos eléctricos e híbridos.

Por ejemplo, si la ruta pasa por zonas urbanas con limitación en la cantidad máxima de emisiones contaminantes –como las existentes en el centro urbano de varias ciudades Europeas que se prevé aumenten el futuro– un vehículo híbrido puede modificar la forma de funcionar para asegurar que, al entrar en esa zona, toda o la mayor parte del recorrido se hace en modo sólo eléctrico, no contaminante.

Si se trata de un vehículo totalmente eléctrico el cálculo del trayecto puede considerar la batería disponible y los puntos de recarga.

El sistema podría buscar un recorrido en función del estado del tráfico y duración del trayecto

O buscar un recorrido que en función del estado del tráfico, la duración del trayecto y la orografía del terreno asegure la utilización óptima de la reserva eléctrica. Para aprovechar el servicio el vehículo construye un perfil del conductor con todos los datos disponibles.

Los datos son procesados en servidores remotos, mucho más capaces y potentes y que pueden de almacenar y cruzar datos anteriores "aprendiendo" cómo, cuándo y dónde el usuario utiliza el vehículo.

Dado que los datos procesados combinan información personal y registro sobre la localización geográfica, un tema siempre delicado, como ha quedado demostrado recientemente con los teléfonos móviles, todos los datos intercambiados con los servidores remotos se envían y reciben cifrados.

Estado del tráfico en tiempo real

Actualmente Google ya ofrece información sobre el estado del tráfico para ciertas ciudades de EE.UU., Francia y Reino Unido con información procedente de servicios públicos. Pero Google considera que puede mejorarse esta información y hacerse extensible a cualquier ciudad con la colaboración de conductores que utilicen smartphones, teléfonos con recepción GPS y conexión a Internet.

Google quiere la colaboración de usuarios de 'smartphones' para estos datos

En teoría si mientras se circula el teléfono envía a Google información procedente del GPS del móvil como son posición y velocidad a través de la conexión 3G (Internet en el móvil), un sistema remoto puede generar una capa de datos en Google Maps sobre el estado del tráfico en tiempo real.

Los datos, enviados de forma anónima, únicamente consideran la posición y la velocidad para calcular el estado de la circulación. Una gran cantidad de coches en torno a la misma ubicación y una velocidad media baja indicarían congestión. Por el contrario una velocidad media alta o cercana a la velocidad máxima de una vía indicaría que ésta se encuentra despejada.

Conociendo el estado del tráfico con un histórico que considere fechas y horas se puede predecir el estado, anticiparse a que se produzca un atasco o a que se detecte por la información enviada desde los móviles.

Esta consideración también se tendría en cuenta a la hora de trazar rutas, repartiendo el tráfico o modificando las ya calculadas sobre la marcha para evitar las zonas atascada o proclives a atascarse en las horas previstas de circulación.

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