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La precisión de la realidad aumentada en la ciudad es más visión por ordenador que GPS

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Un nuevo sistema de posicionamiento de imágenes virtuales sobre entornos físicos gracias a la visión por ordenador permite mejorar las posición de los elementos de realidad aumentada actuales sobre la ciudad física

  • por Rachel Metz | traducido por Patricia R. Guevara
  • 08 Agosto, 2017

Foto: Blippar, una start up de realidad aumentada móvil, dice que está usando la visión por ordenador para determinar con mayor precisión dónde colocar imágenes virtuales en la realidad.

Si alguna vez ha jugado en su teléfono inteligente con una aplicación de realidad aumentada como Pokémon Go, sabe que puede ser divertido, pero también sabe que las imágenes virtuales que se ven a través de la pantalla a menudo no parecen tan buenas cuando se las compara con el paisaje real que hay detrás.

Parte del problema es que las aplicaciones de realidad aumentada suelen depender de una combinación del GPS y la brújula del teléfono móvil para saber dónde se encuentra el dispositivo y, por tanto, saber dónde mostrar esas imágenes en la pantalla. Sin embargo, la realidad es que el GPS no funciona tan bien como debería en lugares como una ciudad abarrotada. Esto provoca fallos, como objetos virtuales que aparecen temblorosos y fuera de lugar en vez encajar perfectamente con el entorno.

Una start up de realidad aumentada llamada Blippar trabaja en un método diferente que, según sus creadores, puede conducir a aplicaciones de realidad aumentada mucho más atractivas y fidedignas que las actuales. La start up utiliza la visión por ordenador o visión artificial para ayudar a identificar dónde se encuentra el móvil y hacia qué dirección apunta en relación al espacio que lo rodea. Según los desarrolladores del sistema, lo hace de una forma mucho más precisa que los GPS convencionales, sobre todo en entornos urbanos.

El cofundador de Blippar y director de tecnología, Omar Tayeb, asegura que la empresa está emprendiendo este proyecto gracias al permiso para poder usar un auténtico tesoro con datos de imágenes de las principales ciudades del mundo. Se trata en esencia de la versión de otra empresa (no desvelan cuál) de Google Street View. El equipo de Blippar indexa las imágenes y luego las compara con lo que un usuario de un teléfono inteligente ve a través de la cámara del dispositivo para encontrar la coincidencia más cercana a su ubicación. El teléfono también puede usar la triangulación GPS o la triangulación entre la celda y la torre de la red de telefonía móvil para determinar dónde se encuentra (Blippar, según su creador, no es capaz de eso). De momento, la empresa lo ha probado en San Francisco (EEUU), Londres (Reino Unido) y Mountain View (California, EEUU).

Con los datos e imágenes con los cuentan, explica Tayeb, Blippar tiene la capacidad de obtener imágenes de edificios desde diferentes ángulos, lo que ayuda a determinar la distancia a la que están unos de otros y desde qué punto se están mirando. Esta función también determina con mayor precisión dónde debe aparecer una señal virtual u otra imagen.

¿Cómo se vería? Puede hacerse una idea con este vídeo rodado por un iPhone con un prototipo de la de app de Blippar usado de forma interna por la compañía.

Los gráficos en el vídeo parecen ásperos: los ciclistas recorren bandas de color superpuestas en la calle, y una pizarra como las que suelen poner los bares en la calle flota extrañamente por enciam del suelo.

Pero las imágenes aparecen con rapidez y su posición en la imagen parece tener sentido. Tayeb asegura que el método de Blippar para estimar la localización de un objeto tiene un margen de error de unos ocho metros, aunque, explica, en la mayoría de casos baja a menos de tres metros. Normalmente, el GPS de un teléfono móvil es exacto con un margen de error de cinco metros si se está en un área abierta; un dato que empeora cuando se calcula la posición en un lugar con un montón de edificios, árboles, y demás.

Tayeb dice que Blippar planea lanzar aplicaciones para Android y iPhone que serán anunciadas en los próximos tres meses. Esto, espera, demostrará cómo su técnica de posicionamiento podría funcionar con diferente tipo de contenido como listados de propiedades inmobiliarias y reseñas de restaurantes superpuestas sobre el mundo real. Eventualmente, el cofundador también espera que otras compañías adquieran la licencia de esta tecnología para desarrollar sus propias aplicaciones.

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