GM desarrolla inteligencia colectiva para que los coches compartan lo que ven sus cámaras
Una solicitud de patente de General Motors y la Universidad de Michigan describe un sistema que combinaría datos de cámaras, radar, lidar y ubicación de varios coches en un mapa vial compartido. El objetivo es reducir puntos ciegos y mostrar a los vehículos peligros que sus propios sensores aún no pueden detectar.
Los coches podrían aprovechar los sensores de otros vehículos.
La solicitud de patente US 20260133049 A1 se titula “Collaborative Perception System for Creating a Bird’s Eye View Cooperative Perception Map”. Se publicó el 14 de mayo de 2026 y tiene como solicitantes al University of Michigan System y a GM Global Technology Operations LLC.
La idea parece sencilla. Lo difícil es hacer que funcione. Un coche dejaría de depender solo de sus propias cámaras y sensores. En su lugar, unos ordenadores centrales procesarían los datos recogidos por varios vehículos en una vista cenital y los fusionarían en un único mapa de percepción compartido.
Un sistema así podría ayudar cuando un conductor o un asistente a la conducción no ve directamente un peligro. Un camión grande, por ejemplo, podría ocultar en un cruce a un coche o a un peatón que se aproxima. Si otro vehículo conectado ya ha detectado ese riesgo, el sistema podría transmitir esa información.
El mapa volvería a los coches.
Los vehículos recogerían información de cámaras, radar, lidar y sensores de posicionamiento. Esos datos viajarían a un sistema basado en la nube, donde se sincronizarían y se convertirían en una imagen tridimensional de la situación del tráfico. Después, la imagen final podría enviarse de vuelta a las pantallas del vehículo o a las unidades de control de los asistentes a la conducción.
La descripción de la patente también menciona la restauración de datos ausentes, la atención cruzada y los mapas de atención temporal. Dicho de forma más clara, el sistema tendría que reconstruir información incompleta procedente de distintos coches y convertirla en una imagen lo bastante fiable como para resultar útil.
El valor práctico: puntos ciegos, peatones y aparcamiento.
El sistema de GM podría ofrecer a un conductor o a un sistema de conducción automatizada información sobre objetos situados fuera del alcance de los sensores del propio vehículo. Eso podría incluir coches ocultos tras obstáculos, peatones que salen de una zona sin visibilidad o plazas de aparcamiento libres en las inmediaciones.
Según la solicitud de patente, la información compartida se limitaría a un área de unos 50 a 75 metros alrededor del coche. Con ello se reduciría el volumen de datos y también la carga sobre los sistemas informáticos del vehículo.
Una patente no es una función de producción.
GM aún no habla de una función lista para llegar a los concesionarios. Por ahora, se trata de una solicitud de patente. Llevar un sistema así al mercado exigiría conexiones de datos rápidas, estándares comunes de intercambio de datos y reglas muy claras sobre qué información pueden compartir los coches.
Ese último punto no es menor para GM. En 2025, la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos acusó a GM y a OnStar de compartir datos de ubicación y de comportamiento al volante de los conductores sin consentimiento suficiente. Como parte del acuerdo, la compañía recibió una prohibición de cinco años para transferir esos datos a empresas de informes de consumidores.
La idea de percepción colectiva de GM puede ser técnicamente prometedora, pero su éxito dependerá tanto de la confianza como de los algoritmos. Puede que algún día los coches vean por otros al doblar una esquina. El conductor seguirá necesitando saber exactamente quién puede ver los datos y qué piensa hacer con ellos.
