Investigadores de los grupos de Inteligencia Artificial Aplicada (GIAA) y del Laboratorio de Sistemas Inteligentes (LSI), de la Universidad Carlos III de Madrid (España), han desarrollado un nuevo sistema de navegación basado en GPS de gran precisión. Los responsables del proyecto aseguran haber reducido el margen de error del sistema actual de posicionamiento entre un 50 y un 90 por ciento.
El margen de error de un GPS convencional, como los que se emplean en los automóviles, es de unos 15 metros en campo abierto, y dentro de un núcleo urbano este margen puede rondar los 50 metros. El invento español ha conseguido asegurar el posicionamiento de un vehículo entre 1 y 2 metros en entornos urbanos.
GPS convencional
El sistema de posicionamiento global GPS está basado en una red de satélites que orbitan la Tierra de forma sincrónica. La posición de un receptor del sistema GPS se determina a través de un mínimo de tres de estos satélites.
En el GPS convencional, el margen de error aumenta en la medida que la señal se degrada, debido a los rebotes de que se producen en objetos circundantes, como árboles, edificios, etc. En una ciudad con calles estrechas, el efecto se potencia de manera significativa.
También está el inconveniente de la pérdida de señal de todos los satélites ante determinadas circunstancias, como ocurre al entrar en un túnel. El efecto se produce con mucha más frecuencia de la que pensamos, aunque los receptores suplen la pérdida puntual de señal apoyándose en mapas urbanos que intentan posicionar el coche en un punto aproximado.
Combinación de sensores
El nuevo sistema está basado en lo que sus creadores denominan fusión sensorial, que básicamente consiste en el empleo de la señal del GPS convencional y una Unidad de Medición Inercial (IMU) de bajo coste, que integra varios sensores: tres acelerómetros y tres giróscopos. A través de la IMU se pueden medir los cambios de velocidad y maniobras que realiza un vehículo.
El conjunto de señales se envían a una unidad de cálculo dotada de una aplicación que se encarga de fusionar los datos, corrigiendo posibles errores en las coordenadas geográficas. En palabras de Enrique Martí, del GIAA:
El software se basa en una arquitectura que utiliza información de contexto y un potente algoritmo (denominado Unscented Kalman Filter) que se encarga de eliminar las desviaciones instantáneas ocasionadas por la degradación de las señales recibidas en el receptor GPS o la pérdida total o parcial de los satélites.
Versión española del coche inteligente
Esta investigación ya se ha concretado en un prototipo que está funcionando en un vehículo experimental de la Universidad Carlos III de Madrid, denominado IVVI (Vehículo Inteligente basado en Información Visual), un laboratorio rodante convertido en plataforma de investigación y experimentación para alumnos y docentes del centro.
Como en el caso del vehículo de Google, el IVVI integra cámaras ópticas, infrarrojas y láser como sistemas de ayuda a la conducción, determinado si hay obstáculos o peatones en la trayectoria del vehículo, si el coche está dentro de las líneas que delimitan la carretera, con la posibilidad de adecuar la velocidad a las señales de tráfico e incluso determinar el estado de somnolencia del conductor en tiempo real.
Deja de frotarte los ojos. Sí, esto también se desarrolla en España.
El futuro de la investigación
El equipo de la UC3M quiere dar un paso más, investigando la posibilidad de desarrollar un sistema que aproveche los elementos integrados en las nuevas generaciones de teléfonos inteligentes, que disponen de muchos más sensores.
Fusionando todos los datos que proporcionan WiFi, Bluetooth, GSM, GPS, cámara, acelerómetro, giróscopo, magnetómetro, etc., se puede construir un sistema aún más preciso, con un coste mucho menor. El que más y el que menos tiene uno de estos terminales, que cada vez son más populares.
Siempre me queda la duda de hasta dónde podría llegar la investigación en España si se destinaran recursos bastantes a nuestros científicos. Sin embargo, la inversión en I+D+I es el primer capítulo que recortan las empresas y el Estado en nuestro país ante la menor dificultad.
