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Ford adquiere Quantum Signal para impulsar el vehículo autónomo

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Quantum Signal fue fundada en 1999 y desde entonces ha trabajado en la vanguardia de la robótica móvil para numerosos clientes, incluido el ejército de los Estados Unidos. También construyó un entorno de simulación robusto capaz de probar diseños de vehículos autónomos que se utilizan en la actualidad.

Por ello, en los últimos años, Ford ha ido reuniendo a un equipo de expertos en desarrollo de software, simulación y machine learning de todo el mundo, a medida que acelera el desarrollo de vehículos autónomos.

Con el objetivo de conseguir lanzar un área de negocio de vehículos autónomos, Ford ha adquirido Quantum Signal y aprovechará su amplia experiencia en simulación en tiempo real y desarrollo de algoritmos, así como en robótica, detección y tecnología de percepción. El amplio catálogo de servicios de la compañía le permitirá apoyar al fabricante de vehículos en numerosas áreas a medida que la compañía desarrolle vehículos de conducción autónoma y transporte como área de negocio, incluyendo el desarrollo de software y prototipos de hardware.

Quantum Signal es conocido por su entorno de simulación y modelado ANVEL, que ha sido utilizado por programas de robótica militar para explorar el rendimiento de sistemas autónomos y remotos no tripulados. Con la experiencia de la compañía, podemos desarrollar entornos de simulación aún más completos en Ford, en los que podemos probar nuestros vehículos y nuestro modelo de negocio para lograr nuevas mejoras de rendimiento.

Fuera del sector del software, la empresa cuenta con una gran experiencia en robótica, así como en sistemas de detección y percepción. Todo este trabajo puede ser reorientado para ayudar a que los vehículos Ford mejoren su capacidad de analizar el entorno que les rodea.

Además, SAIPS está trabajando en estrecha colaboración con Ford y el equipo de Argo AI, utilizando el aprendizaje automático para crear un innovador sistema de cognición visual para vehículos autónomos que puede detectar vehículos o peatones en su entorno – incluidos intermitentes y luces de emergencia- en condiciones climáticas y de iluminación extremas. Otro sistema central permite la cartografía de entornos urbanos en 3D de alta resolución totalmente automatizada, algo que desempeña un papel crucial a la hora de permitir que los vehículos de conducción autónoma se orienten en el mundo real.

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