26 de mayo de 2025
Vea cómo la visión por ordenador en las soluciones de navegación mejora la cartografía en tiempo real, el reconocimiento de objetos y la realidad aumentada para disfrutar de experiencias de viaje más inteligentes y seguras.
Hoy en día, sacar el teléfono, escribir un destino y seguir paso a paso las indicaciones para llegar a él no supone ningún esfuerzo. Es algo que sólo lleva 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 capaces de comprender el mundo y responder a él en tiempo real.
Una de las tecnologías detrás de este cambio es la visión por ordenador, una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas interpretar la información visual como lo hacen los humanos. Las herramientas de navegación más avanzadas utilizan ahora imágenes en tiempo real de satélites, cámaras de salpicaderos y sensores a pie de calle para mejorar la precisión de los mapas, controlar el estado de las carreteras y guiar a los usuarios por entornos complejos.
En este artículo, exploraremos cómo la visión por ordenador está mejorando la navegación al perfeccionar los mapas GPS, ofrecer actualizaciones del tráfico en tiempo real y respaldar tecnologías como la navegación con realidad aumentada y los vehículos autónomos.
Utilizar herramientas como Google Maps para navegar por la vida cotidiana se ha convertido en algo muy habitual, tanto si te diriges al otro lado de la ciudad como si buscas una cafetería cercana. A medida que las tecnologías de IA se adoptan más ampliamente, vemos funciones 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 por ordenador.
Todo empieza con miles de millones de imágenes de alta resolución captadas por una serie 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 captar 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 cartográficos mediante fotogrametría, una técnica que une fotos 2D tomadas desde distintos ángulos para crear modelos 3D precisos de calles, edificios y terreno.
A continuación, se utiliza la visión por ordenador 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 inteligencia artificial que reconocen las diferencias entre las señales visuales de una región y otra. Por ejemplo, el sistema puede distinguir fácilmente entre una señal de "LENTO" en Estados Unidos, que suele ser un rombo 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 más consciente.
Por último, Immersive View superpone rutas de navegación en directo sobre el entorno 3D, ofreciendo una experiencia fluida e intuitiva que muestra exactamente hacia dónde se dirige.
Probablemente a todos nos ha pasado alguna vez dar vueltas en círculos e intentar averiguar en qué dirección nos señala Google Maps. Esa confusión es exactamente lo que pretende resolver la navegación con realidad aumentada (RA ), una tecnología que superpone información digital a la vista de la cámara en el mundo real. Está cambiando la forma de orientarse en lugares concurridos, como calles o grandes espacios interiores.
Los mapas normales pueden ser difíciles de seguir, sobre todo cuando las señales GPS son débiles o no funcionan bien. La navegación por realidad aumentada resuelve este problema mostrando indicaciones digitales, flechas y etiquetas directamente en la imagen de la cámara del mundo real. Esto significa que los usuarios ven indicaciones que coinciden con las calles y edificios que les rodean, lo que facilita mucho saber adónde ir.
La navegación por RA se basa en modelos de visión por ordenador 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 bordes de edificios o señales de tráfico y las compara con un mapa almacenado. La localización y el mapeo simultáneos (SLAM) crean un mapa del entorno al tiempo que rastrean la posición del dispositivo en tiempo real.
Por ejemplo, el aeropuerto de Zúrich fue el primero en implantar 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 real, que les guían por las terminales hasta las puertas de embarque, tiendas y servicios. Esto mejora la experiencia del pasajero al facilitarle la navegación en espacios interiores complicados.
Hoy en día, la navegación va mucho más allá de 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 en el interior de los almacenes.
En el corazón de muchos de estos sistemas se encuentra la visión por ordenador, que permite a las máquinas interpretar datos visuales y responder instantáneamente a su entorno. Veamos algunos ejemplos de cómo esta tecnología está transformando la navegación en distintos entornos.
Los robots se están convirtiendo en un elemento esencial para el futuro de la logística, especialmente en las operaciones de almacenaje a gran escala. A medida que crece la demanda de comercio electrónico, las empresas confían cada vez más en máquinas dotadas de visión computerizada 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 la eficiencia de las operaciones. Estos robots se basan en gran medida en la visión por ordenador para navegar por los ajetreados almacenes, identificar artículos y tomar decisiones rápidas y precisas.
Uno de estos sistemas es Sequoia, una plataforma robótica diseñada para agilizar la gestión de inventarios. Utiliza visión por ordenador avanzada para escanear, contar y organizar los productos entrantes, ayudando 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 posición de cada objeto e incluso reconociendo cuándo se necesita ayuda humana. Por su parte, Cardinal, otro robot con visión artificial, está especializado en clasificación: escanea pilas de paquetes mezclados y los coloca con precisión en los carros de salida correctos.
Hasta ahora hemos visto cómo la visión por ordenador ayuda tanto a las personas como a los robots a navegar por su entorno. Pero es igual de crucial para los sistemas autónomos, como los coches autoconducidos, en los que la navegación depende por completo 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 exclusivamente en cámaras, eliminando el radar y otros sensores en favor de una red de cámaras que ofrecen una visión completa de 360 grados del entorno del coche. Estas cámaras envían datos visuales al ordenador de conducción autónoma (FSD), que utiliza redes neuronales profundas para interpretar el entorno y tomar decisiones de conducción en fracciones de segundo.
En función de lo que ve, el sistema decide cuándo girar el volante, acelerar, frenar o cambiar de carril, igual que haría un conductor humano, pero totalmente visual. Tesla mejora continuamente este sistema recopilando y aprendiendo de ingentes cantidades de datos de conducción real de toda su flota.
La visión por ordenador está reinventando la navegación al hacer los mapas más dinámicos, los sistemas de tráfico más inteligentes y la movilidad más accesible. Lo que antes eran rutas estáticas son ahora experiencias interactivas en tiempo real, impulsadas por previsualizaciones 3D inmersivas, indicaciones guiadas por RA y tecnologías de transporte autónomo.
A medida que avance 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 por ordenador en la navegación pasa por crear soluciones que no sólo sean inteligentes, sino también respetuosas con su diseño y su impacto.
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