les rodea, al ser capaces de procesar de forma independiente la ingente cantidad de información transmitida y recibida. Cámaras frontales y traseras o dispositivos de radar y lidar (light detection and ranging) para detección y evitación de obstáculos y tráfico circundante son ya moneda corriente en muchos vehículos actuales del mercado. Este impresionante hardware se acompaña de un potente software de gestión con los algoritmos más sofisticados de inteligencia artificial e identificación de imágenes (Computer Vision) para hacer de los vehículos verdaderas plataformas digitales que les habilitan para realizar una conducción segura e incluso llevar a cabo maniobras evasivas para evitar situaciones de riesgo para los ocupantes, como pueden ser cambios de carril, aceleraciones o frenadas no previstas. Que un vehículo sea autónomo, implica que sea capaz de reaccionar por sí mismo tomando decisiones basándose en la información percibida. También ha de efectuar un filtrado de la información y procesar en su flujo de datos sólo los que aportan valor; el resto debe desecharse y no incluirse en su base de datos interna. Finalmente, también TECNOLOGÍAS HABILITADORAS En los futuros escenarios de la movilidad, los vehículos intercambiarán una cantidad impresionante de datos con el entorno, como pueden ser otros vehículos, los dispositivos portátiles de los peatones, y las infraestructuras circundantes tales como semáforos, cámaras en pórticos o incluso con plataformas aéreas (tripuladas y no tripuladas). Se hace patente que la mecánica tradicional se tiene que complementar con dispositivos de hardware que nos permitan un flujo fluido y ágil de datos, sin apenas latencia (50 milisegundos como máximo) y que sea capaz de mantener sus características incluso en situaciones de baja o degradada conectividad. Los vehículos tendrán conciencia de sí mismos y de lo que Esquema de proyecto en que participa activamente CT. Con los datos captados del entorno y la creación de mapas digitales, seremos capaces de desarrollar un gemelo digital predictivo del tráfico urbano. CT está trabajando en el proyecto Ecomobility KDT-JU elaborando un gestor de tráfico (traffic manager) para smart cities 53 MOVILIDAD
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