En el camino hacia la conducción autónoma, la empresa Mobileye es uno de los socios más importantes para la industria del automóvil. El especialista en tecnología de cámaras de alta sensibilidad lleva ya varios meses cooperando oficialmente con el Grupo BMW e Intel, y ahora BMW y Mobileye intensifican su colaboración y quieren recopilar juntos mayores cantidades de datos en menos tiempo. Crowd sourcing es el nombre de la técnica, cuyo objetivo es explotar de forma óptima el potencial de grandes grupos.
Los datos anónimos de la conducción real se utilizan para perfeccionar el material cartográfico de HERE. Si una carretera es un poco diferente de lo que HERE pensaba o si cambia el trazado del tráfico, los coches de conducción autónoma podrían meterse rápidamente en problemas: la representación más exacta posible de la realidad en los mapas digitales del sistema de navegación es, por tanto, uno de los requisitos básicos de los coches de conducción autónoma. ¿Buscas coches de ocasión? Los mejores coches de segunda mano en Crestanevada.
Por término medio, sólo se enviarán a la nube operada por BMW y Mobileye 10 kilobytes de datos por vehículo y kilómetro recorrido, ya que, por supuesto, la masa de tiempo de conducción apenas debería ofrecer desviaciones relevantes con mayor potencial de conocimiento. Sin embargo, los datos anonimizados y altamente comprimidos son suficientes para comparar las rutas reales recorridas por conductores humanos con el material cartográfico disponible y detectar cualquier desviación en muy poco tiempo.
La tecnología de sensores necesaria para recopilar los datos necesarios la proporciona Mobileye y, a partir de 2018, la tecnología de gestión de la experiencia en carretera (Road Experience Management, REM) se instalará en los nuevos modelos de BMW. Vehículos como la próxima generación de la serie 3 G20 podrían estar equipados de fábrica con la tecnología de sensores de Mobileye para poder recopilar y evaluar los datos de muchos millones de kilómetros muy reales recorridos en innumerables carreteras en un breve periodo de tiempo.
Los datos recogidos mediante crowd sourcing también incluyen la situación del tráfico determinada en tiempo real y enviada a la nube, información sobre obstáculos en la calzada o condiciones meteorológicas difíciles, plazas de aparcamiento libres al borde de la carretera y similares. El resultado es un mapa de alta resolución que, además de la localización de carreteras y plazas de aparcamiento, contiene otros muchos datos y los actualiza en tiempo real. Sólo así los coches de conducción autónoma pueden enterarse de los cambios en poco tiempo y ajustar sus pautas de comportamiento en consecuencia.