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Los desarrolladores y entusiastas de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos creen que pueden ofrecer un modo de transporte m\u00e1s seguro y eficiente a un amplio abanico de ciudadanos. Los veh\u00edculos aut\u00f3nomos son posibles gracias a la utilizaci\u00f3n de una amplia gama de tecnolog\u00edas.<\/h5>\n\n\n        <div class=\"wysiwyg p\">\n            <p>Uno de los componentes tecnol\u00f3gicos clave de un veh\u00edculo aut\u00f3nomo son los sistemas sensoriales que se utilizan para ayudar al veh\u00edculo a comprender su entorno y el contexto en el que se encuentra.  Los t\u00edpicos sistemas de sensores que adornan el exterior del veh\u00edculo incluyen diversas c\u00e1maras, l\u00e1seres y sistemas ultras\u00f3nicos. En el interior del veh\u00edculo, invisible para el pasajero profano, hay un conjunto de capacidades de procesamiento y an\u00e1lisis de datos que interpretan la informaci\u00f3n procedente de los sensores y utilizan los resultados de este an\u00e1lisis para tomar decisiones en lugar de un operador humano.  Un componente clave de este sistema centralizado es la unidad de medici\u00f3n inercial (IMU), el sistema que controla los movimientos din\u00e1micamente cambiantes del veh\u00edculo.<\/p>\n<p>Oxford Technical Solutions (OXTS) lleva casi 20 a\u00f1os suministrando tecnolog\u00edas de medici\u00f3n inercial al mercado de la automoci\u00f3n.  Durante este periodo, OXTS ha suministrado sistemas inerciales a diversos proyectos de desarrollo de veh\u00edculos aut\u00f3nomos, como el <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/DARPA_Grand_Challenge\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Desaf\u00edos DARPA<\/a> (en 2005 y 2007), el Volkswagen Golf 53+1 de conducci\u00f3n aut\u00f3noma en 2006, el veh\u00edculo no tripulado \"Wildcat\" de BAE Systems; junto con numerosos sistemas para el ej\u00e9rcito y varios fabricantes l\u00edderes de autom\u00f3viles.  OXTS est\u00e1, por tanto, bien situada para ilustrar por qu\u00e9 una unidad de medici\u00f3n inercial es esencial para la seguridad y el \u00e9xito de las operaciones aut\u00f3nomas.<\/p>\n\n        <\/div>\n\n            <\/div>\n    <\/div>\n    \n            \n    <\/div>\n\n\n<div class=\"conttitletext mwb-block py-4 lg:py-8\">\n        <div class=\"container md:grid md:grid-cols-12\">\n        <div class=\"col-span-6 col-start-5\">\n    \n           \n    \n            \n\n\n    \n\n\n            \n\n\n    \n\n    <h5 class=\"h5 mb-6\">Madurez de los mecanismos de asistencia al conductor<\/h5>\n\n\n        <div class=\"wysiwyg p\">\n            <p>Empresas como Google est\u00e1n dise\u00f1ando, desde cero, veh\u00edculos totalmente aut\u00f3nomos para circular en lugar de conducir.  Muchas de las capacidades de detecci\u00f3n desplegadas ya se est\u00e1n implementando en los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) que est\u00e1n desarrollando muchos de los principales fabricantes de autom\u00f3viles.  Los sistemas de imagen (como c\u00e1maras y LiDAR) suelen utilizarse para reconocer objetos en el horizonte, ya sea para identificar simplemente estructuras duras pr\u00f3ximas o incluso para detectar la presencia de peatones u otros peligros potenciales de colisi\u00f3n en la trayectoria del veh\u00edculo.  Como los \"ojos\" del veh\u00edculo, los sistemas de imagen desplegados en un veh\u00edculo individual est\u00e1n aumentando tanto en n\u00famero como en sofisticaci\u00f3n.  En un reciente informe sobre el tama\u00f1o del mercado, Yole D\u00e9veloppement (Yole) predice que el valor del mercado de sensores en veh\u00edculos aut\u00f3nomos ser\u00e1 de $2,6B a finales de 2015, y aumentar\u00e1 a $36B (de los cuales $12B corresponder\u00e1n \u00fanicamente a sensores de imagen) en 2030. Sin embargo, aunque los sistemas de formaci\u00f3n de im\u00e1genes permiten evaluar la forma de los objetos y la distancia entre el veh\u00edculo y los objetos detectados, un veh\u00edculo aut\u00f3nomo sigue necesitando saber d\u00f3nde se encuentra en el entorno y c\u00f3mo se mueve por \u00e9l para poder tomar decisiones y acciones a tiempo.  Tener en cuenta los movimientos del veh\u00edculo (din\u00e1mica del veh\u00edculo) no s\u00f3lo valida la informaci\u00f3n procedente de los sensores de im\u00e1genes, sino que tambi\u00e9n garantiza el paso seguro del veh\u00edculo aut\u00f3nomo entre los obst\u00e1culos que se ven y a lo largo de su ruta prevista.<\/p>\n\n        <\/div>\n\n            <\/div>\n    <\/div>\n    \n            \n    <\/div>\n\n\n            \n<div class=\"contimage mwb-block py-8 lg:py-16\">\n        <div class=\"container md:grid md:grid-cols-12\">\n        <div class=\"col-span-8 col-start-5\">\n        \n                \n\n           \n\n\n    <picture class=\"block w-full\">\n        <source\n                srcset=\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AutonomousVehiclecity-1024x451-1-1200x0-c-default.webp 2x,                                https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AutonomousVehiclecity-1024x451-1-600x0-c-default.webp\"\n                                type=\"image\/webp\"\n                class=\"w-full object-center object-cover\"\n                media=\"(max-width:767px)\"\n        \/>\n                    <source\n                    srcset=\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AutonomousVehiclecity-1024x451-1-1600x0-c-default.webp 2x,                                    https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AutonomousVehiclecity-1024x451-1-800x0-c-default.webp\"\n                                        type=\"image\/webp\"\n                    class=\"w-full object-center object-cover\"\n                    media=\"(max-width:1023px)\"\n            \/>\n                            <source\n                    srcset=\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AutonomousVehiclecity-1024x451-1-2400x0-c-default.webp 2x,                                    https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AutonomousVehiclecity-1024x451-1-1200x0-c-default.webp\"\n                                        type=\"image\/webp\"\n                    class=\"w-full object-center object-cover\"\n            \/>\n                <img decoding=\"async\"\n                srcset=\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AutonomousVehiclecity-1024x451-1-1200x0-c-default.jpeg 2x\"\n                src=\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AutonomousVehiclecity-1024x451-1-600x0-c-default.jpeg\"\n                                title=\"CiudadVeh\u00edculoAut\u00f3nomo-1024\u00d7451\"\n                alt=\"\"\n                class=\"w-full object-center object-cover\"\n                height=\"451\"\n                width=\"1024\"\n                loading=\"lazy\"\n        \/>\n    <\/picture>\n\n\n    \n            <\/div>\n    <\/div>\n    <\/div>\n\n\n<div class=\"conttitletext mwb-block py-4 lg:py-8\">\n        <div class=\"container md:grid md:grid-cols-12\">\n        <div class=\"col-span-6 col-start-5\">\n    \n           \n    \n            \n\n\n    \n\n\n            \n\n\n    \n\n    <h5 class=\"h5 mb-6\">Contexto, contexto, contexto<\/h5>\n\n\n        <div class=\"wysiwyg p\">\n            <div id=\"primary\" class=\"content-area stopContentPadding\">\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div class=\"pageWrapper removePaddingLRTabletPortToMob\">\n<article id=\"post-9618\">\n<div class=\"entry-content pageContentWrapperLevelTwo marginTop50\">\n<p>Un veh\u00edculo aut\u00f3nomo tiene que hacer un seguimiento de varias cosas mientras recorre una ruta de principio a fin de forma segura.  En el nivel m\u00e1s alto, el veh\u00edculo aut\u00f3nomo tiene que hacer un seguimiento del progreso general a lo largo de la ruta.  Para ello puede utilizar los sistemas mundiales de navegaci\u00f3n por sat\u00e9lite (GNSS).  El GNSS puede proporcionar informaci\u00f3n relativa a la velocidad del veh\u00edculo, pero no es lo bastante fiable como para proporcionar continuamente informaci\u00f3n precisa sobre la ubicaci\u00f3n y la velocidad exactas.<\/p>\n<p>El nivel inmediatamente inferior es un contexto m\u00e1s local e incluye las cosas que un conductor podr\u00eda observar con sus ojos desde el asiento del conductor.  En este nivel, el veh\u00edculo aut\u00f3nomo debe comprender el entorno inmediato que le rodea en el contexto de las caracter\u00edsticas fijas y m\u00f3viles que est\u00e1n cerca o que pronto lo estar\u00e1n.  Los elementos fijos son, por ejemplo, las marcas de los carriles, los bordillos, los controles de tr\u00e1fico y los coches aparcados.  Los elementos m\u00f3viles pueden ser otros usuarios de la carretera y peatones en movimiento.  Normalmente, los sistemas de sensores montados en la parte superior del veh\u00edculo aut\u00f3nomo miran hacia el exterior para comprender este contexto e incluyen c\u00e1maras, LiDAR y sistemas ultras\u00f3nicos.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, es necesario comprender el contexto del veh\u00edculo y c\u00f3mo se mueve en su entorno inmediato.  Para ello, el veh\u00edculo dispone de varios sensores, entre los que se encuentra un sistema muy importante: la IMU.  La IMU es un sensor en s\u00ed mismo que proporciona datos relativos a la din\u00e1mica del veh\u00edculo, de modo que los c\u00e1lculos importantes relativos a los cambios en la trayectoria del veh\u00edculo pueden utilizarse para anticipar problemas de seguridad (por ejemplo, cambios en el \u00e1ngulo de deslizamiento).<\/p>\n<p>La IMU tambi\u00e9n proporciona informaci\u00f3n para comprender mejor la ubicaci\u00f3n de los dem\u00e1s sistemas de sensores en el contexto de la posici\u00f3n actual del veh\u00edculo.  La IMU proporciona parte de la cola para correlacionar correctamente los datos procedentes de varios sensores en relaci\u00f3n con la din\u00e1mica del veh\u00edculo en el espacio y el tiempo en el momento en que se env\u00eda una lectura a los sistemas de an\u00e1lisis en tiempo real del veh\u00edculo aut\u00f3nomo.  No ser capaz de correlacionar y calcular varias lecturas de sensores en combinaci\u00f3n, bas\u00e1ndose en la din\u00e1mica del veh\u00edculo, es peligroso y puede conducir a problemas de seguridad y contribuir a una mala experiencia de conducci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Consecuencias de no comprender la din\u00e1mica del veh\u00edculo<\/strong><\/p>\n<p>Los veh\u00edculos aut\u00f3nomos no s\u00f3lo deben comprender la din\u00e1mica del veh\u00edculo en t\u00e9rminos de posici\u00f3n, orientaci\u00f3n, direcci\u00f3n y velocidad del veh\u00edculo, sino tambi\u00e9n si los cambios en la relaci\u00f3n entre estos factores est\u00e1n provocando una situaci\u00f3n insegura para los ocupantes del veh\u00edculo, los transe\u00fantes u otros usuarios de la carretera.  La conducci\u00f3n m\u00e1s segura es la m\u00e1s estable.  Para garantizar la estabilidad general en el movimiento del veh\u00edculo, una medida indicativa que puede alertar en primer lugar de las medidas preventivas para una conducci\u00f3n segura es el \u00e1ngulo de deslizamiento.<\/p>\n<p>El \u00e1ngulo de deslizamiento es la medida que compara los \u00e1ngulos entre el vector de velocidad de avance y el rumbo; es decir, el \u00e1ngulo entre la direcci\u00f3n real de desplazamiento de una rueda rodante y la direcci\u00f3n hacia la que apunta.  Los aumentos del \u00e1ngulo de deslizamiento pueden deberse a cualquiera de los continuos cambios en la relaci\u00f3n entre el veh\u00edculo, la superficie y la estructura de la carretera, o las interacciones entre otros usuarios de la v\u00eda.<\/p>\n<p>Un cambio de 0,5\u00b0 en el \u00e1ngulo de deslizamiento puede ser lo suficientemente significativo como para provocar derrapes, trompos o vuelcos (especialmente en el caso de veh\u00edculos utilitarios deportivos o camiones m\u00e1s altos) si no se toman medidas correctoras con suficiente antelaci\u00f3n.  Por lo general, la seguridad de la marcha del veh\u00edculo se ver\u00e1 comprometida una vez que el veh\u00edculo comience a desplazarse en una direcci\u00f3n diferente a la prevista.  Las consecuencias pueden incluir (adem\u00e1s de derrapes, trompos y vuelcos) una mayor probabilidad de colisi\u00f3n con obst\u00e1culos distintos de los identificados en la ruta por el sistema de im\u00e1genes, e impactos con partes del veh\u00edculo, como las puertas, que no est\u00e1n bien dise\u00f1adas para soportar un impacto.<\/p>\n<p>Controlar el \u00e1ngulo de deslizamiento es una de las formas en que un sistema ADAS o un sistema de conducci\u00f3n completamente aut\u00f3nomo pueden evaluar si deben aplicarse medidas preventivas como cambios en el \u00e1ngulo de direcci\u00f3n o mecanismos de frenado de emergencia.  Puede que el veh\u00edculo cuente con sistemas de guiado y evitaci\u00f3n de colisiones basados en im\u00e1genes, pero si la din\u00e1mica del veh\u00edculo se vuelve demasiado extrema, podr\u00eda producirse un incidente como un derrape o un trompo antes de que los sensores de im\u00e1genes alerten.  Una vez que se desencadena un incidente, puede ser demasiado tarde para recuperarse, independientemente de si se conoce la ubicaci\u00f3n de los obst\u00e1culos.<\/p>\n<p><strong>Unidades de medici\u00f3n inercial para controlar la din\u00e1mica de los veh\u00edculos<\/strong><\/p>\n<p>Como se ha descrito, el funcionamiento seguro de cualquier sistema de conducci\u00f3n automatizada depende del conocimiento continuo de la din\u00e1mica del veh\u00edculo en t\u00e9rminos de ubicaci\u00f3n, posici\u00f3n en la carretera, direcci\u00f3n, orientaci\u00f3n y velocidad del veh\u00edculo.  Para medir estas caracter\u00edsticas es necesario utilizar una unidad de medici\u00f3n inercial (IMU).<\/p>\n<p>Compuesta por un conjunto de giroscopios y aceler\u00f3metros, la IMU proporcionar\u00e1 un flujo continuo de datos relacionados con la aceleraci\u00f3n lineal del veh\u00edculo en tres ejes principales, junto con los tres conjuntos de par\u00e1metros de rotaci\u00f3n (cabeceo, balanceo y rumbo).  Los datos de la IMU proporcionar\u00e1n mediciones adicionales relacionadas con la distancia recorrida por el veh\u00edculo aut\u00f3nomo que:<\/p>\n<ul>\n<li>Tiene en cuenta la posici\u00f3n m\u00e1s probable del veh\u00edculo cuando no se dispone de datos GNSS en entornos GNSS dif\u00edciles.<\/li>\n<li>Proporciona datos relacionados con la velocidad y el alcance de la aceleraci\u00f3n hacia obstrucciones que son detectadas por los sistemas de im\u00e1genes de a bordo.<\/li>\n<li>Mide los datos angulares entre la direcci\u00f3n en la que apunta el veh\u00edculo (rumbo) y hacia d\u00f3nde se dirige realmente (trayectoria).<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Por qu\u00e9 utilizar una IMU en un veh\u00edculo aut\u00f3nomo<\/strong><\/p>\n<p>Y lo que es m\u00e1s importante, la IMU proporciona los datos que permiten a un sistema de conducci\u00f3n automatizada no s\u00f3lo saber d\u00f3nde est\u00e1, sino tambi\u00e9n c\u00f3mo se mueve.  Esto es necesario para que cualquier tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n identifique rutas y obst\u00e1culos, y proporcione la informaci\u00f3n necesaria para que el sistema de conducci\u00f3n ajuste continuamente sus par\u00e1metros para recorrer una ruta de forma segura.<\/p>\n<p>Para cumplir estos requisitos, los sistemas de medici\u00f3n inercial OXTS proporcionan la capacidad en tiempo real de transmitir y medir continuamente orientaciones y posiciones con una precisi\u00f3n centim\u00e9trica y una velocidad medida con una precisi\u00f3n de 2 cm\/s.  Mediante el empleo de algoritmos que combinan los datos inerciales con la informaci\u00f3n GNSS disponible en bruto en un \u00fanico flujo ininterrumpido de mensajes de navegaci\u00f3n fiables y precisos, el sistema aut\u00f3nomo recibir\u00e1 continuamente la informaci\u00f3n necesaria relativa a la posici\u00f3n, las orientaciones, la direcci\u00f3n y la velocidad.  Y lo que es m\u00e1s importante, cuando el GNSS no est\u00e1 disponible o hay omisiones en la informaci\u00f3n recibida de los sensores de im\u00e1genes, las tecnolog\u00edas OXTS subsanan estas omisiones y siguen proporcionando el flujo continuo de datos necesario al sistema de conducci\u00f3n aut\u00f3noma.  Cuando se considera el uso de esta informaci\u00f3n, junto con la procedente de los sensores de im\u00e1genes a bordo del veh\u00edculo aut\u00f3nomo, los datos inerciales proporcionados por el sistema OXTS lo hacen posible:<\/p>\n<ul>\n<li>Proporcionar datos de navegaci\u00f3n a los algoritmos de procesamiento de im\u00e1genes a una frecuencia de muestreo de al menos 100 Hz.<\/li>\n<li>Proporcionar algoritmos utilizados en los sistemas ADAS para comprender si el veh\u00edculo se est\u00e1 moviendo realmente hacia una obstrucci\u00f3n u obst\u00e1culo, y a qu\u00e9 velocidad.<\/li>\n<li>Informar a los sistemas de emergencia del veh\u00edculo de situaciones din\u00e1micas que requieran medidas correctoras (por ejemplo, derrapes), antes de que se produzca una alerta de los sensores de a bordo basados en im\u00e1genes.<\/li>\n<li>Las tecnolog\u00edas OXTS se despliegan como soluciones completas de navegaci\u00f3n inercial y GNSS llave en mano, como el <a href=\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/products\/rt3000\/\">RT3000<\/a>\u00a0o una integraci\u00f3n personalizada que utilice el mismo\u00a0<a href=\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/products\/xoemcore\/\">IMU xOEM<\/a> que es esencial para los sistemas de OXTS.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Independientemente del tipo de despliegue, con un sistema OXTS a bordo, el sistema de conducci\u00f3n aut\u00f3noma recibe la informaci\u00f3n que necesita para realizar operaciones seguras \"en cualquier lugar\".<\/p>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n\n        <\/div>\n\n            <\/div>\n    <\/div>\n    \n            \n    <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":3155,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[21,58,49,55],"tags":[],"class_list":["post-3153","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-application-notes","category-adas","category-autonomy","category-tracking-monitoring"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3153","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3153"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3153\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7634,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3153\/revisions\/7634"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3155"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3153"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3153"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3153"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}