26 de mayo de 2025
Vea cómo la visión artificial en las soluciones de navegación mejora el mapeo en tiempo real, el reconocimiento de objetos y la realidad aumentada para experiencias de viaje más inteligentes y seguras.
Hoy en día, sacar el teléfono, escribir un destino y seguir las indicaciones paso a paso para llegar allí parece no costar ningún esfuerzo. Es algo que lleva sólo unos segundos. Pero esta comodidad cotidiana es el resultado de años de progreso tecnológico. La navegación ha recorrido un largo camino, desde los mapas de papel y las brújulas hasta los sistemas inteligentes que pueden comprender y responder al mundo en tiempo real.
Una de las tecnologías detrás de este cambio es la visión artificial, una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas interpretar información visual como lo hacen los humanos. Las herramientas de navegación de vanguardia ahora utilizan imágenes en tiempo real de satélites, cámaras de salpicadero y sensores a nivel de calle para mejorar la precisión de los mapas, supervisar las condiciones de las carreteras y guiar a los usuarios a través de entornos complejos.
En este artículo, exploraremos cómo la visión artificial está mejorando la navegación al optimizar los mapas GPS, ofrecer actualizaciones de tráfico en tiempo real y respaldar tecnologías como la navegación por realidad aumentada y los vehículos autónomos.
El uso de herramientas como Google Maps para navegar en la vida diaria se ha vuelto muy común, ya sea que te dirijas al otro lado de la ciudad o estés buscando una cafetería cercana. A medida que las tecnologías de IA se adoptan más ampliamente, estamos viendo características cada vez más avanzadas como Immersive View, introducida en 2023 por Google Maps, que permite a los usuarios previsualizar partes de su viaje en un entorno 3D. Esto es posible gracias a una combinación de IA, fotogrametría y visión artificial.
Todo comienza con miles de millones de imágenes de alta resolución capturadas por una gama de equipos especializados. Esto incluye los coches de Street View, vehículos equipados con cámaras de 360 grados que circulan por las ciudades, y los dispositivos Trekker, mochilas portátiles con cámaras montadas que se utilizan para capturar imágenes en lugares a los que los vehículos no pueden llegar, como rutas de senderismo o callejones estrechos.
Estas imágenes se alinean con los datos del mapa utilizando la fotogrametría, una técnica que une fotos en 2D tomadas desde diferentes ángulos para crear modelos 3D precisos de calles, edificios y terrenos.
La visión artificial se utiliza entonces para analizar estos modelos mediante la detección de objetos y la segmentación de imágenes para identificar y etiquetar características importantes como señales de tráfico, aceras, pasos de peatones y entradas de edificios.
Los datos etiquetados se utilizan para entrenar sistemas de IA que reconocen cómo difieren las señales visuales entre las regiones. Por ejemplo, el sistema puede distinguir fácilmente entre una señal de “SLOW” en los Estados Unidos, que normalmente es un diamante amarillo o naranja, y una señal similar en Japón, que suele ser un triángulo rojo y blanco. Este nivel de comprensión hace que la experiencia de navegación sea más precisa y culturalmente consciente.
Finalmente, Immersive View superpone rutas de navegación en vivo en el entorno 3D, ofreciendo una experiencia fluida e intuitiva que muestra exactamente hacia dónde se dirige.
Probablemente todos hemos experimentado el dar vueltas en círculos tratando de averiguar hacia dónde nos está apuntando Google Maps. Esa confusión es exactamente lo que la navegación por realidad aumentada (RA), una tecnología que superpone información digital a la vista de la cámara del mundo real, pretende resolver. Está cambiando la forma en que la gente se orienta en lugares concurridos como calles de la ciudad o grandes áreas interiores.
Los mapas normales pueden ser difíciles de seguir, especialmente cuando las señales GPS son débiles o no funcionan bien. La navegación AR aborda esto mostrando direcciones digitales, flechas y etiquetas directamente en la vista de la cámara en vivo del mundo real. Esto significa que los usuarios ven una guía que coincide con las calles y los edificios que los rodean, lo que facilita mucho saber a dónde ir.
La navegación con RA se basa en modelos de visión artificial para comprender el entorno a través de la cámara de un dispositivo. Esto implica varias tareas como la localización de imágenes, que detecta características como los bordes de los edificios o las señales de tráfico y las compara con un mapa almacenado. La localización y el mapeo simultáneos (SLAM) crean un mapa del entorno mientras rastrean la posición del dispositivo en tiempo real.
Por ejemplo, el aeropuerto de Zúrich fue el primero en implementar la función Live View de Google Maps para la navegación en interiores. Los pasajeros pueden utilizar las cámaras de sus teléfonos para ver flechas e indicaciones superpuestas en el entorno del mundo real, guiándolos a través de las terminales hasta las puertas de embarque, las tiendas y los servicios. Esto mejora la experiencia del pasajero al facilitar la navegación en espacios interiores complicados.
Las calles de la ciudad están cada día más concurridas. Con más coches en la carretera, aceras abarrotadas y actividad constante, mantener el tráfico fluido y seguro es un desafío creciente. Para ayudar a gestionar el caos, muchas ciudades están recurriendo a la IA y la visión artificial.
Las cámaras inteligentes y los sensores instalados en las intersecciones y a lo largo de las carreteras capturan un flujo constante de datos visuales. Ese metraje se procesa en tiempo real para detectar accidentes, supervisar el flujo de tráfico, detectar baches y captar cosas como el estacionamiento ilegal o el comportamiento peatonal arriesgado.
Un ejemplo interesante de esto es la Autopista Inteligente del Aeropuerto en Hangzhou, China. Esta carretera de 20 kilómetros, que conecta el centro de Hangzhou con el Aeropuerto Internacional de Xiaoshan, ha sido mejorada con cámaras de alta resolución y radares de ondas milimétricas. Estos dispositivos recopilan continuamente datos de video y sensores, que luego se analizan utilizando visión artificial.
En lugar de simplemente grabar imágenes, el sistema interpreta lo que está sucediendo en la carretera. Los algoritmos de visión artificial detectan colisiones de vehículos, reconocen infracciones de tráfico e incluso identifican peatones o movimientos inusuales cerca de las salidas de la autopista. Esto permite a los funcionarios de tráfico responder a los incidentes en cuestión de segundos, sin necesidad de estar físicamente en el lugar.
Los datos también se introducen en un gemelo digital: un modelo virtual 3D en vivo de la autopista que muestra las condiciones del tráfico en tiempo real, los detalles de los vehículos y la congestión emergente. Los agentes de tráfico supervisan esta interfaz visual para gestionar el flujo, emitir alertas inteligentes y responder a los incidentes de forma rápida y precisa.
La navegación hoy en día va mucho más allá de simplemente ir del punto A al punto B. Ahora es una parte fundamental de los sistemas inteligentes que mueven personas, gestionan mercancías y toman decisiones en tiempo real, ya sea en la carretera o dentro de almacenes.
En el corazón de muchos de estos sistemas se encuentra la visión artificial, que permite a las máquinas interpretar datos visuales y responder instantáneamente a su entorno. Repasemos algunos ejemplos para ver cómo esta tecnología está transformando la navegación en diferentes entornos.
Los robots se están volviendo esenciales para el futuro de la logística, especialmente en las operaciones de almacén a gran escala. A medida que crece la demanda del comercio electrónico, las empresas confían cada vez más en máquinas impulsadas por visión artificial para navegar por entornos complejos, clasificar artículos y gestionar el inventario con rapidez y precisión.
Tomemos, por ejemplo, los centros de distribución de Amazon, donde más de 750.000 robots trabajan junto a los humanos para mantener las operaciones funcionando de manera eficiente. Estos robots dependen en gran medida de la visión artificial para navegar por los concurridos pisos de los almacenes, identificar artículos y tomar decisiones rápidas y precisas.
Uno de estos sistemas es Sequoia, una plataforma robótica diseñada para acelerar la manipulación del inventario. Utiliza visión artificial avanzada para escanear, contar y organizar los productos entrantes, lo que ayuda a agilizar los procesos de almacenamiento y recuperación.
Del mismo modo, Vulcan, un brazo robótico, utiliza cámaras y análisis de imágenes para recoger artículos de forma segura de las estanterías, ajustando su agarre en función de la forma y la posición de cada objeto e incluso reconociendo cuándo se necesita la ayuda humana. Mientras tanto, Cardinal, otro robot con visión artificial, está especializado en la clasificación: escanea pilas mixtas de paquetes y los coloca con precisión en los carros de salida correctos.
Hasta ahora, hemos visto cómo la visión artificial ayuda tanto a las personas como a los robots a navegar por sus entornos. Pero es igualmente crucial para los sistemas autónomos, como los coches autónomos, donde la navegación depende totalmente de lo que el vehículo puede ver y comprender en tiempo real.
Un buen ejemplo es el sistema Tesla Vision. Tesla ha adoptado un enfoque de conducción autónoma basado únicamente en cámaras, eliminando el radar y otros sensores en favor de una red de cámaras que proporcionan una vista completa de 360 grados del entorno del coche. Estas cámaras alimentan con datos visuales al ordenador de conducción autónoma total (FSD), que utiliza redes neuronales profundas para interpretar el entorno y tomar decisiones de conducción en fracciones de segundo.
Basándose en lo que ve, el sistema decide cuándo girar, acelerar, frenar o cambiar de carril, al igual que lo haría un conductor humano, pero enteramente a través de la entrada visual. Tesla mejora continuamente este sistema recogiendo y aprendiendo de enormes cantidades de datos de conducción del mundo real en toda su flota.
Aquí hay algunas ventajas clave del uso de la visión artificial en la navegación, especialmente en sistemas donde la precisión, la seguridad y la toma de decisiones en tiempo real son esenciales:
Si bien la visión artificial aporta muchos beneficios a la navegación, también conlleva algunas limitaciones importantes que deben tenerse en cuenta al implementar este tipo de soluciones. Estos son algunos de los principales retos que hay que tener en cuenta:
La visión artificial está reinventando la navegación al hacer que los mapas sean más dinámicos, los sistemas de tráfico más inteligentes y la movilidad más accesible. Lo que antes eran rutas estáticas ahora son experiencias interactivas en tiempo real, impulsadas por vistas previas inmersivas en 3D, indicaciones guiadas por RA y tecnologías de transporte autónomo.
A medida que avanza la tecnología, es probable que la atención se centre en hacer que estos sistemas sean más inclusivos, adaptables y responsables. El progreso continuo dependerá de la mejora de la precisión en diversos entornos, el mantenimiento de un rendimiento fiable y la protección de la privacidad del usuario. El futuro de la visión artificial en la navegación reside en la creación de soluciones que no solo sean inteligentes, sino también consideradas en su diseño e impacto.
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