Para el avance práctico en los procedimientos que llevan a la conducción autónoma Toyota está desarrollando un sistema de generación de mapas de alta precisión que utilizará los datos de las cámaras de a bordo y dispositivos GPS instalados en los vehículos. Esta información se envía a los centros de datos, donde se recopila toda la información, corregidos y actualizados continuamente para generar mapas de carreteras de alta precisión.
El conocimiento de los trazados de las carreteras y las normas de tráfico (incluyendo los límites de velocidad y señales de tráfico) es esencial para alcanzar el éxito de esta tecnología. Además, la medición de alta precisión de la información posicional requiere la recolección de información sobre las líneas divisorias, bordillos y otras características de la carretera.
Hasta ahora, los datos de los mapas para los propósitos de conducción automática se ha generado utilizando vehículos especialmente construidos, equipados con escáneres láser en tres dimensiones. Los vehículos son conducidos a través de las zonas urbanas y en las carreteras, y los datos son recogidos editados manualmente para incorporar información como líneas divisorias y señales de tráfico. Debido a la naturaleza poco frecuente de esta forma de recopilar los datos, los mapas generados rara vez se actualizan, lo que limita su utilidad. Además, este método es sumamente costoso.
Toyota utiliza la tecnología de generación automatizada basada en la nube de información espacial (desarrollado por Toyota Centro de I + D Labs., Inc.) para generar bancos de imágenes de carreteras a través de vehículos designados a esta tarea.
Si bien un sistema basado en cámaras y GPS tiene una mayor probabilidad de error que un sistema que utiliza escáneres láser en tres dimensiones, estos pueden ser mitigados mediante tecnologías de imagen coincidentes que se integran con los datos de imagen de ruta correctos recogidos de varios vehículos, así como las tecnologías de estimación de trayectoria de alta precisión. Esto restringe el margen de error del sistema. Mediante la utilización de vehículos de producción y la infraestructura existente para recoger información, estos datos se pueden actualizar en tiempo real. Además, el sistema puede ser implementado y ampliarse a un costo relativamente bajo.
