El sistema, basado en fusión sensorial, ha sido diseñado y desarrollado conjuntamente por los grupos de Inteligencia Artificial Aplicada (GIAA) y el Laboratorio de Sistemas Inteligentes (LSI) de la UC3M. El prototipo integra la señal de un GPS convencional con las de otros sensores (acelerómetros y giróscopos) para reducir el margen de error en la ubicación. “Hemos conseguido mejorar el posicionamiento de un vehículo en casos críticos entre un 50 y un 90 por ciento, dependiendo del grado de degradación de las señales y el tiempo que afecta la degradación al receptor GPS”, indica David Martín, investigador del LSI. El margen de error de un GPS comercialcomo los que se utilizan en los coches es de unos 15 metros en campo libre, donde el receptor dispone de una amplia visibilidad de los satélites. En cambio, en un entorno urbano el posicionamiento puede desviarse más de 50 metros, debido al rebote de las señales en los obstáculos que constituyen los edificios, los árboles o las calles estrechas, por ejemplo. En ciertos casos, como en los túneles, se pierde la comunicación, lo que dificulta las aplicaciones del GPS a los Sistemas Inteligentes de Transporte, que requieren un elevado grado de seguridad. “Las futuras aplicaciones que se beneficiarán de la tecnología que investigamos actualmente serán la cooperación entre vehículos, las maniobras automáticas para la seguridad de los peatones, los vehículos autónomos o la evitación de colisiones entre vehículos”, comentan los científicos. Combinación de sensores Los elementos básicos de los que se compone este sistema son un GPS y una Unidad de Medición Inercial (IMU) de bajo coste. Esta última integra tres acelerómetros y tres giróscopos para medir los cambios en la velocidad y maniobras que realiza el vehículo. Después, todo se conecta a un ordenador que posee una aplicación encargada de fusionar los datos y corregir el error en las coordenadas geográficas. “Este software se basa – explica Enrique Martí, del GIAA de la UC3M - 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”. Actualmente, los investigadores disponen de un prototipo que pueden integrar en cualquier tipo de vehículo. De hecho, ya está en funcionamiento a bordo del IVVI (Vehículo Inteligente basado en Información Visual, siglas en inglés), un coche real que se ha convertido en una plataforma de investigación y experimentación para profesores y alumnos de la Universidad. El objetivo de los investigadores del LSI de la UC3M que trabajan en este “coche inteligente” es poder captar e interpretar toda la información que hay en la carretera y que utilizamos cuando conducimos. Para ello, recurren a cámaras ópticas, infrarrojas y láser para detectar si nos salimos de las líneas de la carretera, si hay peatones en la trayectoria del vehículo, adaptar la velocidad a las señales de tráfico o incluso analizar el estado de somnolencia del conductor en tiempo real. El próximo paso que pretenden dar estos investigadores es analizar la posibilidad de desarrollar un sistema que aprovecha los sensores integrados en los smartphones. Y es que un teléfono inteligente dispone de más de una decena de sensores, como acelerómetro, giróscopo, magnetómetro, GPS o cámaras, además de comunicaciones WiFi, Bluetooth o GSM, por ejemplo. “Estamos comenzando a trabajar ahora – revela Enrique Martí - en la integración de este sistema de fusión de datos en un teléfono móvil, para que sea capaz de integrar todas las medidas de sus sensores para lograr el mismo resultado que obtenemos ahora y a un coste muchísimo menor todavía, ya que es algo que casi cualquier persona puede llevar en su bolsillo”.