Ford aplica su tecnología de sensores a motocicletas
Se trata de un programa para mejorar la movilidad del futuro
El objetivo de Ford es entender lo que la movilidad significa para las personas que no tienen acceso a sus propios vehículos. Crédito: Ford
Ford está ampliando su uso de tecnología de sensores a las motocicletas para ayudar a los investigadores y programadores a entender mejor cómo los automóviles, las bicicletas y otros medios de transporte juntos pueden crear nuevas soluciones de movilidad y mejorar la vida de las personas, incluyendo la mejora de la atención sanitaria en zonas rurales de África Occidental.
“OpenXC comenzó hace cinco años como un proyecto para hacer a que un automóvil mande un tweet, pero se ha convertido en una plataforma o un ‘Internet de la movilidad’ que nos permite utilizar los datos para comprender mejor cómo la gente se mueve alrededor del mundo”, dijo Ken Washington, vicepresidente de Ford, de Investigación e Ingeniería Avanzada.
“Ahora, la misma mentalidad de innovación abierta detrás OpenXC, ha inspirado a nuestro equipo a crear un kit de sensores para bicicletas y motos para aprender cómo otras opciones de transporte podrían servir mejor a las personas en las zonas urbanas, suburbanas y rurales”.
El kit de hardware y software de código abierto de Ford proporciona el acceso en tiempo real a los datos del vehículo, tales como los sensores, el receptor GPS y la velocidad del vehículo. Ford ha estado utilizando OpenXC para apoyar algunos de sus experimentos de movilidad.
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¿Cómo funciona?
La compañía está reuniendo y analizando los datos del vehículo recogidos por OpenXC como parte de “Ford Smart Mobility”, su plan para llevar la conectividad, la movilidad, los vehículos autónomos, la experiencia del cliente, y datos y análisis al siguiente nivel.
Las grandes ideas extraídas de los datos del vehículo, incluyendo cómo la gente conduce y utilizan sus automóviles, inspiraron a los investigadores de Ford para crear un kit de sensores para bicicletas para recopilar datos adicionales. Ahora, la compañía está lanzando el nuevo kit de sensores para motocicletas ayudando a “Riders for Health”.
El grupo de servicios médicos recoge los datos y las coordenadas cartográficas del GPS para llegar a las personas que necesitan atención médica, vacunas, medicamentos y atención hospitalaria salvadora de vidas, en zonas rurales de África Occidental.
Ford ayudó a “Riders for Health” a mejorar sus sistemas de mantenimiento y logística de flotas de vehículos, equipando las camionetas Ford Ranger con la tecnología OpenXC. Esto permite a “Riders for Health” realizar un seguimiento de paradas, tiempos y rutas para su trabajo en Gambia. Los datos recogidos también se están utilizando para crear mapas de regiones remotas.
Después de conocer que más de la mitad de la flota del grupo de vehículos de servicio son motos que no pueden reproducir el nivel adecuado de datos, Ford creó un nuevo kit de sensor que se acoplará en 50 motocicletas a principios del próximo año.
“Nuestro objetivo es entender lo que la movilidad significa para las personas que no tienen acceso a sus propios vehículos”, dijo Arthur Zysk, analista de investigación de Ford, que conduce el proyecto. “El compromiso de Ford con la innovación de la movilidad inteligente está impulsando un cambio real y medible”.
Las lecciones y aplicaciones a más largo plazo de este proyecto podrían utilizarse para ayudar a los proveedores de servicios de ambulancia y de emergencia a mejorar la eficiencia en todo el mundo, incluso en las zonas rurales.
Aprendizajes de movilidad urbana
Los ingenieros del Centro de Investigación e Innovación de Palo Alto de Ford han estado utilizando los kits de sensores que recogen información de bicicletas y otras formas comunes de transporte en las zonas urbanas.
Los dispositivos reúnen información tal como velocidad de la rueda, la aceleración y la altitud, así como los patrones de tráfico, los datos de peatones y condiciones de la carretera, que es difícil de obtener de los sensores del vehículo.
Los investigadores continúan explorando cómo se pueden analizar los datos de bicicletas y de vehículos en conjunto para obtener una mayor comprensión de cómo los diferentes modos de transporte podrían satisfacer mejor las necesidades de movilidad en el futuro.
