Nuevas capacidades, nuevas habilidades: la historia de c\u00f3mo hicimos posible la localizaci\u00f3n sin GNSS - entrevista con Paris Austin<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n \u00bfC\u00f3mo se construyen las soluciones de navegaci\u00f3n inercial de \u00faltima generaci\u00f3n? Si alguna vez ha pensado en crear su propio producto de localizaci\u00f3n o simplemente se ha preguntado c\u00f3mo se fabrican estas cosas, este blog es para usted.<\/h5>\n\n\n \n Puede que haya visto que recientemente hemos lanzado WayFinder<\/a>nuestra nueva soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n sin GNSS. Se trata de una soluci\u00f3n completa que funciona nada m\u00e1s sacarla de la caja y que contiene un GNSS\/INS, LiDAR<\/a><\/span>y dos c\u00e1maras, as\u00ed como potencia de procesamiento a bordo que convierten los datos LiDAR en datos de localizaci\u00f3n que limitan la deriva de la posici\u00f3n en entornos dif\u00edciles.<\/p>\nEn nuestro \u00faltimo blog, nos sentamos con nuestro Product Owner principal, Paris Austin, para contar la historia de c\u00f3mo dimos vida a la localizaci\u00f3n sin GNSS y a WayFinder.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n![\"WayFinder](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Paris-WayFinder-v2-e1754474514791-1024x527.png\")
<\/figure>\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: Empecemos por el principio. Por qu\u00e9 decidi\u00f3 OXTS crear una soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n sin GNSS?<\/h5>\n\n\n \n Par\u00eds: <\/strong>Hubo dos factores principales que nos impulsaron a desarrollar una soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n sin GNSS. El primero fue que nos dimos cuenta de que hab\u00eda una necesidad insatisfecha en los espacios en los que operan nuestros clientes; de hecho, era una necesidad com\u00fan a una amplia gama de sectores. B\u00e1sicamente, todas las personas con las que hablamos que utilizaban datos de localizaci\u00f3n se enfrentaban a los dos mismos retos: \u00bfc\u00f3mo obtener datos de localizaci\u00f3n precisos sin se\u00f1al GNSS y c\u00f3mo pasar de la localizaci\u00f3n basada en GNSS a otros m\u00e9todos?<\/p>\nEl segundo reto es el m\u00e1s importante en muchos sentidos. Hace a\u00f1os que existen sistemas como el SLAM, que proporcionan buenos datos de localizaci\u00f3n en interiores, pero su integraci\u00f3n en un sistema que tambi\u00e9n funcione en exteriores a\u00fan no se ha hecho de forma comercialmente escalable.<\/p>\n
El segundo factor fue el deseo real de ampliar los l\u00edmites de lo que se puede hacer con la tecnolog\u00eda de localizaci\u00f3n. Nuestro equipo lleva d\u00e9cadas a la vanguardia de la tecnolog\u00eda de navegaci\u00f3n inercial, el tiempo suficiente para reconocer que el futuro en nuestro \u00e1mbito est\u00e1 en la fusi\u00f3n de multisensores para la localizaci\u00f3n sin GNSS. As\u00ed que unimos ese deseo con el reto que ve\u00edamos en el mercado, y ah\u00ed empez\u00f3 todo.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: \u00bfC\u00f3mo fue el proceso de creaci\u00f3n de WayFinder?<\/h5>\n\n\n \n Par\u00eds: <\/strong>El inicio de WayFinder fue el desarrollo de la odometr\u00eda inercial LiDAR, un m\u00e9todo de posprocesamiento que utiliza datos LiDAR para crear datos de velocidad que pueden utilizarse para mejorar la precisi\u00f3n de la posici\u00f3n. Lo desarrollamos hace unos a\u00f1os y ofrece unos resultados incre\u00edbles, tanto como complemento de una se\u00f1al GNSS m\u00e1s d\u00e9bil como en sustituci\u00f3n de GNSS en entornos como aparcamientos subterr\u00e1neos.<\/p>\nEnseguida nos dimos cuenta de que si pod\u00edamos hacerlo en tiempo real, tendr\u00edamos una potente capacidad de localizaci\u00f3n sin GNSS. As\u00ed que empezamos por ah\u00ed: \u00bfc\u00f3mo creamos la ayuda LiDAR en tiempo real y qu\u00e9 hardware se necesita para ejecutarla? Esa fue la base de LiDAR Boost, la tecnolog\u00eda que realmente hace funcionar a WayFinder.<\/p>\n
M\u00e1s informaci\u00f3n: C\u00f3mo LiDAR Boost ayuda a la localizaci\u00f3n sin GNSS<\/a><\/em><\/strong><\/h6>\nEl objetivo siempre fue crear una soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n aut\u00f3noma sin GNSS. Al igual que un GNSS\/INS es una soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n completa, quer\u00edamos que WayFinder tambi\u00e9n fuera completamente autosuficiente.<\/p>\n
Por lo tanto, lo primero que hicimos fue elegir el hardware que necesit\u00e1bamos. Y eso me lleva a mi mayor consejo, creo, para cualquiera que est\u00e9 en una empresa similar... Primero arregla tu hardware. <\/strong>Hay tantas variables con el hardware que pueden afectar a tu construcci\u00f3n que realmente necesitas saber qu\u00e9 sensores, procesadores y dem\u00e1s quieres usar. Incluso las variables entre distintas unidades del mismo LiDAR, por ejemplo, pueden ponerte en un aprieto. Al empezar por el hardware, nos evitamos muchos m\u00e1s problemas en el futuro.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n![\"OXTS](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/OxTS-Car-Park-Pointcloud3-1024x345.png\")
Nube de puntos del aparcamiento de varias plantas OXTS<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: \u00bfC\u00f3mo fue la construcci\u00f3n?<\/h5>\n\n\n \n Par\u00eds: <\/strong>La construcci\u00f3n fue, como suelen ser estas cosas, un largo camino, y estoy orgulloso de lo duro que trabaj\u00f3 el equipo durante todo el proceso. Y, como sabr\u00e1 cualquiera que haya hecho este tipo de cosas antes, los distintos elementos avanzaban a ritmos diferentes. El algoritmo LiDAR en tiempo real, por ejemplo, estuvo listo mucho antes que el hardware, porque ya hab\u00edamos empezado a construirlo de antemano. Otras partes del software estuvieron listas despu\u00e9s de que el hardware estuviera terminado. Esto plante\u00f3 muchos retos en cuanto a coordinaci\u00f3n de equipos, integraci\u00f3n de hardware e integraci\u00f3n de datos, pero el equipo lo hizo muy bien.<\/p>\nTambi\u00e9n hemos trabajado mucho en nuestra interfaz web, que permite a los usuarios controlar el sistema y los datos que obtienen. Estoy seguro de que otros ingenieros se sentir\u00e1n identificados con la sensaci\u00f3n de dedicar 80% de tu esfuerzo a terminar los \u00faltimos 20% del proyecto: la interfaz de usuario. Era un \u00e1rea nueva para nuestro equipo de ingenieros, y creo que el producto final es excelente, y ha fortalecido a\u00fan m\u00e1s a nuestro equipo.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: \u00bfC\u00f3mo ha fortalecido al equipo?<\/h5>\n\n\n \n Par\u00eds: <\/strong>La construcci\u00f3n de la interfaz web -y, de hecho, de m\u00faltiples \u00e1reas del proyecto- ha empujado a nuestros ingenieros a salir de su zona de confort para explorar nuevas habilidades y formas de trabajar. Como ya he dicho, la aplicaci\u00f3n web era un \u00e1rea nueva para nosotros, y a nuestros ingenieros les ha encantado aprender esas nuevas habilidades. La complejidad de la construcci\u00f3n hizo que nuestros equipos trabajaran m\u00e1s estrechamente que en el pasado, lo que ha sido estupendo. Ahora todo el mundo es mucho m\u00e1s consciente de lo que aportan los dem\u00e1s equipos y entiende c\u00f3mo encaja su trabajo en lo que hacen los dem\u00e1s, lo que significa que podemos trabajar de forma m\u00e1s eficiente y eficaz.<\/p>\nY al final, todo ese trabajo y crecimiento tambi\u00e9n nos ha ayudado a ofrecer una nueva capacidad de localizaci\u00f3n sin GNSS que es realmente emocionante, tanto para nosotros como para nuestros clientes.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: \u00bfQu\u00e9 es lo que m\u00e1s le entusiasma de WayFinder?<\/h5>\n\n\n \n Par\u00eds: <\/strong>Personalmente, creo que lo m\u00e1s interesante es el nivel de integraci\u00f3n que ofrece a nuestros clientes. Funciona a la perfecci\u00f3n. Cualquiera que haya intentado fusionar sensores para permitir la localizaci\u00f3n sin GNSS sabr\u00e1 lo complejo que puede ser obtener los datos de un sensor y convertirlos en un formato utilizable por otro sensor.<\/p>\nTambi\u00e9n me encanta la experiencia en localizaci\u00f3n que aportamos al proyecto. Hay otras personas que intentan fusionar sensores en tiempo real, pero se trata de una tarea incre\u00edblemente compleja, que OXTS lleva abordando veinte a\u00f1os. Creo que esa perspectiva \u00fanica hace de WayFinder una de las soluciones m\u00e1s completas que existen, capaz de trabajar en -y a trav\u00e9s de<\/em> - cualquier entorno.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n![\"OXTS](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/WayFinder3-Front-Black-Background-1024x683.jpg\")
Sistema de navegaci\u00f3n OXTS WayFinder<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: \u00bfQu\u00e9 futuro cree que le espera a la fusi\u00f3n de sensores en tiempo real?<\/h5>\n\n\n \n Par\u00eds: <\/strong>WayFinder es la prueba de que se puede construir una plataforma para la fusi\u00f3n de sensores en tiempo real. El siguiente paso es averiguar qu\u00e9 podemos construir sobre esa base.<\/p>\nLiDAR Boost es una de esas cosas sobre las que se puede construir, pero hay muchos otros sensores ah\u00ed fuera con los que podr\u00edamos hacer cosas similares. Por ejemplo, odometr\u00eda basada en c\u00e1maras o radares. Espero que se escriban nuevos algoritmos que permitan a los usuarios conectar una mayor variedad de sensores, d\u00e1ndoles flexibilidad a la hora de construir su configuraci\u00f3n.<\/p>\n
Creo que tambi\u00e9n veremos una mayor integraci\u00f3n con los flujos de trabajo rob\u00f3ticos. Uno de los principales usos de WayFinder es la localizaci\u00f3n sin GNSS para la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma, que suele formar parte de un sistema de control rob\u00f3tico. La gente est\u00e1 haciendo cosas incre\u00edbles con NVIDIA Jetsons en el control rob\u00f3tico; \u00bfc\u00f3mo podemos conectar con eso?<\/p>\n
Por encima del nivel t\u00e9cnico, me entusiasma descubrir qu\u00e9 diferentes retos de localizaci\u00f3n sin GNSS podemos resolver para los clientes, ahora que podemos ofrecerles mejores datos de localizaci\u00f3n en diferentes entornos. \u00bfPodr\u00edamos utilizarla para la detecci\u00f3n pasiva de veh\u00edculo a veh\u00edculo en pruebas ADAS, por ejemplo? En muchos sentidos, el cielo es el l\u00edmite. Y s\u00e9 que OXTS trabajar\u00e1 con sus clientes para averiguar d\u00f3nde llevar esta tecnolog\u00eda en el futuro. Queremos crear los productos perfectos para las personas, as\u00ed que es l\u00f3gico que nuestros clientes participen en el proceso de evoluci\u00f3n de WayFinder.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n![\"WayFinder\"](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/WayFinder.png\")
WayFinder a bordo de un veh\u00edculo cartogr\u00e1fico m\u00f3vil OXTS<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n\n\n \n \n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n\n\n
Puede que haya visto que recientemente hemos lanzado WayFinder<\/a>nuestra nueva soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n sin GNSS. Se trata de una soluci\u00f3n completa que funciona nada m\u00e1s sacarla de la caja y que contiene un GNSS\/INS, LiDAR<\/a><\/span>y dos c\u00e1maras, as\u00ed como potencia de procesamiento a bordo que convierten los datos LiDAR en datos de localizaci\u00f3n que limitan la deriva de la posici\u00f3n en entornos dif\u00edciles.<\/p>\n En nuestro \u00faltimo blog, nos sentamos con nuestro Product Owner principal, Paris Austin, para contar la historia de c\u00f3mo dimos vida a la localizaci\u00f3n sin GNSS y a WayFinder.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Par\u00eds: <\/strong>Hubo dos factores principales que nos impulsaron a desarrollar una soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n sin GNSS. El primero fue que nos dimos cuenta de que hab\u00eda una necesidad insatisfecha en los espacios en los que operan nuestros clientes; de hecho, era una necesidad com\u00fan a una amplia gama de sectores. B\u00e1sicamente, todas las personas con las que hablamos que utilizaban datos de localizaci\u00f3n se enfrentaban a los dos mismos retos: \u00bfc\u00f3mo obtener datos de localizaci\u00f3n precisos sin se\u00f1al GNSS y c\u00f3mo pasar de la localizaci\u00f3n basada en GNSS a otros m\u00e9todos?<\/p>\n El segundo reto es el m\u00e1s importante en muchos sentidos. Hace a\u00f1os que existen sistemas como el SLAM, que proporcionan buenos datos de localizaci\u00f3n en interiores, pero su integraci\u00f3n en un sistema que tambi\u00e9n funcione en exteriores a\u00fan no se ha hecho de forma comercialmente escalable.<\/p>\n El segundo factor fue el deseo real de ampliar los l\u00edmites de lo que se puede hacer con la tecnolog\u00eda de localizaci\u00f3n. Nuestro equipo lleva d\u00e9cadas a la vanguardia de la tecnolog\u00eda de navegaci\u00f3n inercial, el tiempo suficiente para reconocer que el futuro en nuestro \u00e1mbito est\u00e1 en la fusi\u00f3n de multisensores para la localizaci\u00f3n sin GNSS. As\u00ed que unimos ese deseo con el reto que ve\u00edamos en el mercado, y ah\u00ed empez\u00f3 todo.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Par\u00eds: <\/strong>El inicio de WayFinder fue el desarrollo de la odometr\u00eda inercial LiDAR, un m\u00e9todo de posprocesamiento que utiliza datos LiDAR para crear datos de velocidad que pueden utilizarse para mejorar la precisi\u00f3n de la posici\u00f3n. Lo desarrollamos hace unos a\u00f1os y ofrece unos resultados incre\u00edbles, tanto como complemento de una se\u00f1al GNSS m\u00e1s d\u00e9bil como en sustituci\u00f3n de GNSS en entornos como aparcamientos subterr\u00e1neos.<\/p>\n Enseguida nos dimos cuenta de que si pod\u00edamos hacerlo en tiempo real, tendr\u00edamos una potente capacidad de localizaci\u00f3n sin GNSS. As\u00ed que empezamos por ah\u00ed: \u00bfc\u00f3mo creamos la ayuda LiDAR en tiempo real y qu\u00e9 hardware se necesita para ejecutarla? Esa fue la base de LiDAR Boost, la tecnolog\u00eda que realmente hace funcionar a WayFinder.<\/p>\n El objetivo siempre fue crear una soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n aut\u00f3noma sin GNSS. Al igual que un GNSS\/INS es una soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n completa, quer\u00edamos que WayFinder tambi\u00e9n fuera completamente autosuficiente.<\/p>\n Por lo tanto, lo primero que hicimos fue elegir el hardware que necesit\u00e1bamos. Y eso me lleva a mi mayor consejo, creo, para cualquiera que est\u00e9 en una empresa similar... Primero arregla tu hardware. <\/strong>Hay tantas variables con el hardware que pueden afectar a tu construcci\u00f3n que realmente necesitas saber qu\u00e9 sensores, procesadores y dem\u00e1s quieres usar. Incluso las variables entre distintas unidades del mismo LiDAR, por ejemplo, pueden ponerte en un aprieto. Al empezar por el hardware, nos evitamos muchos m\u00e1s problemas en el futuro.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Par\u00eds: <\/strong>La construcci\u00f3n fue, como suelen ser estas cosas, un largo camino, y estoy orgulloso de lo duro que trabaj\u00f3 el equipo durante todo el proceso. Y, como sabr\u00e1 cualquiera que haya hecho este tipo de cosas antes, los distintos elementos avanzaban a ritmos diferentes. El algoritmo LiDAR en tiempo real, por ejemplo, estuvo listo mucho antes que el hardware, porque ya hab\u00edamos empezado a construirlo de antemano. Otras partes del software estuvieron listas despu\u00e9s de que el hardware estuviera terminado. Esto plante\u00f3 muchos retos en cuanto a coordinaci\u00f3n de equipos, integraci\u00f3n de hardware e integraci\u00f3n de datos, pero el equipo lo hizo muy bien.<\/p>\n Tambi\u00e9n hemos trabajado mucho en nuestra interfaz web, que permite a los usuarios controlar el sistema y los datos que obtienen. Estoy seguro de que otros ingenieros se sentir\u00e1n identificados con la sensaci\u00f3n de dedicar 80% de tu esfuerzo a terminar los \u00faltimos 20% del proyecto: la interfaz de usuario. Era un \u00e1rea nueva para nuestro equipo de ingenieros, y creo que el producto final es excelente, y ha fortalecido a\u00fan m\u00e1s a nuestro equipo.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Par\u00eds: <\/strong>La construcci\u00f3n de la interfaz web -y, de hecho, de m\u00faltiples \u00e1reas del proyecto- ha empujado a nuestros ingenieros a salir de su zona de confort para explorar nuevas habilidades y formas de trabajar. Como ya he dicho, la aplicaci\u00f3n web era un \u00e1rea nueva para nosotros, y a nuestros ingenieros les ha encantado aprender esas nuevas habilidades. La complejidad de la construcci\u00f3n hizo que nuestros equipos trabajaran m\u00e1s estrechamente que en el pasado, lo que ha sido estupendo. Ahora todo el mundo es mucho m\u00e1s consciente de lo que aportan los dem\u00e1s equipos y entiende c\u00f3mo encaja su trabajo en lo que hacen los dem\u00e1s, lo que significa que podemos trabajar de forma m\u00e1s eficiente y eficaz.<\/p>\n Y al final, todo ese trabajo y crecimiento tambi\u00e9n nos ha ayudado a ofrecer una nueva capacidad de localizaci\u00f3n sin GNSS que es realmente emocionante, tanto para nosotros como para nuestros clientes.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Par\u00eds: <\/strong>Personalmente, creo que lo m\u00e1s interesante es el nivel de integraci\u00f3n que ofrece a nuestros clientes. Funciona a la perfecci\u00f3n. Cualquiera que haya intentado fusionar sensores para permitir la localizaci\u00f3n sin GNSS sabr\u00e1 lo complejo que puede ser obtener los datos de un sensor y convertirlos en un formato utilizable por otro sensor.<\/p>\n Tambi\u00e9n me encanta la experiencia en localizaci\u00f3n que aportamos al proyecto. Hay otras personas que intentan fusionar sensores en tiempo real, pero se trata de una tarea incre\u00edblemente compleja, que OXTS lleva abordando veinte a\u00f1os. Creo que esa perspectiva \u00fanica hace de WayFinder una de las soluciones m\u00e1s completas que existen, capaz de trabajar en -y a trav\u00e9s de<\/em> - cualquier entorno.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Par\u00eds: <\/strong>WayFinder es la prueba de que se puede construir una plataforma para la fusi\u00f3n de sensores en tiempo real. El siguiente paso es averiguar qu\u00e9 podemos construir sobre esa base.<\/p>\n LiDAR Boost es una de esas cosas sobre las que se puede construir, pero hay muchos otros sensores ah\u00ed fuera con los que podr\u00edamos hacer cosas similares. Por ejemplo, odometr\u00eda basada en c\u00e1maras o radares. Espero que se escriban nuevos algoritmos que permitan a los usuarios conectar una mayor variedad de sensores, d\u00e1ndoles flexibilidad a la hora de construir su configuraci\u00f3n.<\/p>\n Creo que tambi\u00e9n veremos una mayor integraci\u00f3n con los flujos de trabajo rob\u00f3ticos. Uno de los principales usos de WayFinder es la localizaci\u00f3n sin GNSS para la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma, que suele formar parte de un sistema de control rob\u00f3tico. La gente est\u00e1 haciendo cosas incre\u00edbles con NVIDIA Jetsons en el control rob\u00f3tico; \u00bfc\u00f3mo podemos conectar con eso?<\/p>\n Por encima del nivel t\u00e9cnico, me entusiasma descubrir qu\u00e9 diferentes retos de localizaci\u00f3n sin GNSS podemos resolver para los clientes, ahora que podemos ofrecerles mejores datos de localizaci\u00f3n en diferentes entornos. \u00bfPodr\u00edamos utilizarla para la detecci\u00f3n pasiva de veh\u00edculo a veh\u00edculo en pruebas ADAS, por ejemplo? En muchos sentidos, el cielo es el l\u00edmite. Y s\u00e9 que OXTS trabajar\u00e1 con sus clientes para averiguar d\u00f3nde llevar esta tecnolog\u00eda en el futuro. Queremos crear los productos perfectos para las personas, as\u00ed que es l\u00f3gico que nuestros clientes participen en el proceso de evoluci\u00f3n de WayFinder.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nOXTS: Empecemos por el principio. Por qu\u00e9 decidi\u00f3 OXTS crear una soluci\u00f3n de localizaci\u00f3n sin GNSS?<\/h5>\n\n\n
OXTS: \u00bfC\u00f3mo fue el proceso de creaci\u00f3n de WayFinder?<\/h5>\n\n\n
M\u00e1s informaci\u00f3n: C\u00f3mo LiDAR Boost ayuda a la localizaci\u00f3n sin GNSS<\/a><\/em><\/strong><\/h6>\n
OXTS: \u00bfC\u00f3mo fue la construcci\u00f3n?<\/h5>\n\n\n
OXTS: \u00bfC\u00f3mo ha fortalecido al equipo?<\/h5>\n\n\n
OXTS: \u00bfQu\u00e9 es lo que m\u00e1s le entusiasma de WayFinder?<\/h5>\n\n\n
OXTS: \u00bfQu\u00e9 futuro cree que le espera a la fusi\u00f3n de sensores en tiempo real?<\/h5>\n\n\n