A Here Technologies observa que a dispersão de dados rodoviários e de localização na Índia representa um obstáculo sério para a ampla implementação de sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS) e tecnologias de condução autônoma. Para escalar tais aplicações, é necessário um acesso mais amplo às informações mantidas por agências governamentais.
Abhijit Sengupta, líder da Here Technologies na Índia, relatou que os dados detidos por órgãos governamentais e diversas agências, incluindo informações sobre limites de velocidade, restrições de tráfego e outros dados rodoviários, permanecem fragmentados.
Sengupta enfatizou que seria útil se os fornecedores de soluções pudessem acessar esses dados ou se eles fossem disponibilizados, pois isso contribui significativamente para a escalabilidade de certos casos de uso. Ele sugeriu que a criação de um repositório centralizado único dessas informações ajudaria as empresas de tecnologia a desenvolver e expandir aplicativos de localização.
Ele citou o exemplo de informações sobre limites de velocidade e restrições de tráfego para caminhões em certas áreas urbanas estarem distribuídas entre diferentes agências.
Os desafios aumentam à medida que a Índia avança para níveis mais altos de automação veicular
O problema se torna mais agudo à medida que a Índia avança para níveis mais altos de automação de transporte. Sengupta observou que a transição do Nível 2 (L2) e L2+ — que continuam sendo sistemas de suporte ao motorista que tomam decisões — para o Nível 3 (L3) exigirá muito mais informações localizadas sobre as condições das estradas indianas.
Enquanto o L1 refere-se à assistência na direção ou frenagem, o L2 pode controlar ambos os processos, mas o motorista ainda deve monitorar a estrada. No nível L3, o sistema é capaz de assumir o controle em condições definidas, exigindo intervenção do motorista ao receber o sinal apropriado.
A marcação de faixas, sinais de trânsito e informações no nível da via são de especial criticidade; espera-se que o desenvolvimento desses sistemas comece nas autoestradas e vias expressas antes de se espalhar para as áreas urbanas.
A infraestrutura rodoviária em rápida mudança da Índia e as condições rodoviárias instáveis agravam esse problema. A Here identificou que, além dos problemas de dados urbanos, como o desvio incorreto para a faixa contrária, existem problemas de latência de informações nas estradas urbanas que precisam ser resolvidos para cenários de uso avançados.
Sengupta também afirmou que cada aplicativo ADAS não requer mapeamento de alta resolução com precisão de centímetros. Atualmente, a Here considera que para cenários de navegação e piloto automático, o mapeamento de 'definição padrão mais' é suficiente, enquanto sistemas mais complexos exigiriam maior disponibilidade de informações sobre faixas e sinais de trânsito.
A empresa observou que essas informações rodoviárias estão disponíveis em escala nas autoestradas e vias expressas da Índia, mas a cobertura é irregular nas ruas urbanas.
A adoção mais ampla de veículos conectados e elétricos também aumenta a demanda por análise de localização. Sengupta acrescentou que a segurança, as informações de tráfego em tempo real e a otimização de rotas estão se tornando cada vez mais importantes para os usuários de veículos.
Para usuários de veículos elétricos, a análise de localização pode ajudar a determinar se há autonomia suficiente para a viagem, se é necessário desviar e se há uma estação de carregamento disponível na rota.
Além do setor automotivo, a empresa observa uma crescente demanda de logística, comércio eletrônico, varejo rápido, serviços de táxi e entrega de alimentos, especialmente para operações de primeira, média e última milha.
Sengupta concluiu que a inteligência artificial pode expandir ainda mais o papel da análise de localização, permitindo que os usuários façam consultas mais contextuais, como encontrar estacionamento perto do destino, verificar se uma loja estará aberta na chegada ou determinar a presença de objetos no lado correto da estrada.