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No hay Google Maps para autos sin conductor, así que esta startup lo está construyendo
MEGXIN LI Mengxin Li
Los autos autónomos navegan utilizando sensores integrados que detectan obstáculos y mapas tridimensionales detallados de calles, señales e infraestructura. Pero construir estos mapas y mantenerlos actualizados es una tarea enorme. Mapper.ai , una empresa emergente con sede en San Francisco, quiere simplificar el proceso con un servicio que proporciona mapas continuamente actualizados bajo demanda.
El servicio, que se lanzará públicamente la próxima semana, permite a las empresas seleccionar cualquier lugar del mundo que deseen cartografiar, siempre que tenga vías públicas. Mapper luego contrata conductores locales para recopilar datos geográficos, convierte los datos en mapas tridimensionales y vende los mapas, y las actualizaciones posteriores, a través de un servicio de suscripción.
Mapper ha estado trabajando con un pequeño grupo de clientes durante el último año en mapas para conducción autónoma o semiautónoma. Actualmente, la compañía tiene mapas de lugares en Asia, Europa y América del Norte, y su objetivo final es reunir el depósito más grande del mundo de mapas actualizados y legibles por máquina de calles y autopistas de la ciudad. Aunque las empresas están probando vehículos autónomos en solo unas pocas ciudades en este momento, el CEO y cofundador de Mapper, Nikhil Naikal, cree que las pruebas se expandirán a docenas de ciudades y abarcarán miles de millas en el próximo año o dos. Estos mapas de máquinas aún no se han construido a gran escala, dice Naikal, quien ha trabajado en sensores y mapas de vehículos autónomos durante más de una década. Tenemos la misión de crearlos en todo el mundo, más rápido que nadie, y como los poseemos, podemos vendérselos a todos.
Mapper atribuye su amplio alcance y velocidad a su red de trabajadores independientes. La mayoría de sus conductores también conducen para servicios de viajes compartidos como Uber o Lyft; capturan datos de mapeo a la mitad del día, cuando pocas personas solicitan viajes. (Mapper los atrae pagando tarifas de hasta $3 por milla, el triple de $1 por milla que se cree que gana el conductor promedio de Uber).
Los conductores usan sus propios autos y Mapper proporciona los dispositivos de mapeo, cuya construcción cuesta alrededor de $350. En lugar de diseñar hardware propietario costoso, la startup compra sensores del sitio de comercio electrónico chino Alibaba y agrega su propio software que fusiona todos los datos. Un modelo de dispositivo, que envuelve el espejo retrovisor de un automóvil, tiene cuatro cámaras de visión artificial y sensores que miden el movimiento lineal y angular. Otro se encuentra en la parte superior del techo de un automóvil y consta de dos cámaras de visión artificial, sensores de movimiento y un lidar simple. Los conductores usan ese dispositivo para mapear calles densas de la ciudad, porque LIDAR es bueno para capturar la geometría de estructuras tridimensionales. La compañía afirma que su enfoque captura detalles con una precisión de cinco centímetros, lo que está a la par con otras tecnologías.
Para mapear un área, los conductores simplemente siguen las instrucciones de audio paso a paso que Mapper transmite a través de una aplicación móvil sincronizada con el dispositivo de mapeo. Una vez que los conductores terminan sus tareas asignadas, cargan la información en la instalación de almacenamiento en la nube de Mapper, donde se convierte automáticamente en lo que se conoce como nube de puntos, una representación tridimensional del mundo. Un segundo equipo de autónomos analiza los datos y agrega notas sobre marcas de carriles, señales de tráfico y semáforos. Mapper entrega los mapas terminados a los clientes a través de Wi-Fi, generalmente 24 horas después de recibir los datos de conducción.
Mapper ha diseñado dos dispositivos que los conductores independientes pueden usar para mapear su entorno. Este modelo se adhiere magnéticamente al techo del automóvil e incluye cámaras de visión artificial, un acelerómetro, un giroscopio y un lidar de bajo costo.
Este modelo de fuerza de trabajo distribuida y de autoservicio permite a Mapper ofrecer a sus clientes actualizaciones con una frecuencia diaria y al mismo tiempo garantiza que sus mapas cubrirán el 100 % de un área determinada. Una vez que tenemos un conductor en tierra, podemos hacer esa ruta con la frecuencia que los clientes quieran, dice Neehar Garg, quien lidera el desarrollo de productos de Mapper. Las actualizaciones son cada vez más fáciles, porque solo tenemos que dedicar tiempo a las cosas que han cambiado en un entorno.
Un cliente de Mapper, que pidió no ser identificado porque trabaja para un fabricante de automóviles que está usando los mapas en un proyecto secreto, dice que contrató a la startup por encima de nombres más grandes como HERE y TomTom. Si está programando un automóvil para que gire en una esquina, necesita saber dónde se encuentra dentro del mapa que está utilizando [para la navegación], no dónde se encuentra en el mundo en un sentido absoluto, dice el cliente. Con este nuevo tipo de mapa, obtienes esa localización integrada, lo cual es realmente importante porque el GPS por sí solo no es lo suficientemente estable o predecible.
Otras startups en esta industria, como Mapa profundo , también hacen mapas localizados, pero les piden a sus clientes que recopilen la información por ellos. Debido a que esas empresas no poseen sus propios datos de mapas, tienden a crear mapas individuales de la misma área para cada cliente. Naikal dice que ese enfoque no escalará una vez que los vehículos autónomos pasen del desarrollo a la producción y el despliegue. No tiene sentido crear un mapa de, digamos, Market Street en San Francisco 20 veces para 20 clientes diferentes cuando puede vender un solo mapa a varios clientes y asegurarse de que siempre esté actualizado, dice.
Si bien los automóviles autónomos aún no han cumplido su promesa de revolucionar el transporte, Naikal espera que su colección de cartografía pueda convertirse en la base de la innovación. Incluso está pensando en proporcionar mapas a desarrolladores e ingenieros individuales, de forma similar a la forma en que los desarrolladores de aplicaciones móviles usan la información de ubicación de Google Maps (aunque no ha decidido si Mapper cobrará por el acceso). Hoy en día, no es posible que cinco desarrolladores pasen el rato en Starbucks y creen una solución de vehículo autónomo, dice Naikal. Pero podría serlo si eliminamos las barreras y permitimos que las personas soliciten y obtengan mapas [legibles por máquina] de cualquier área.