MapAgent: Framework agéntico para generación de mapas urbanos a nivel de carril | Automatización industrial de cartografía de alta precisión mediante agentes de IA | Sistema autónomo para creación de mapas digitales a gran escala

Abstract

PROBLEMA: La creación y actualización de mapas a nivel de carril (lane-level) para ciudades enteras es un proceso manual extremadamente costoso y lento para la industria de la conducción autónoma. SOLUCIÓN: MapAgent es un framework agéntico de grado industrial que automatiza la generación de mapas a escala urbana utilizando múltiples agentes especializados que coordinan la percepción y la validación geoespacial. METODOLOGÍA: El sistema emplea una arquitectura multi-agente donde se distribuyen tareas de segmentación, verificación topológica y corrección de errores basada en reglas de tráfico locales. RESULTADOS: MapAgent reduce el tiempo de producción de mapas en un 80% manteniendo una precisión superior al 95% en la conectividad de carriles, superando los métodos algorítmicos tradicionales. RELEVANCIA: Este paper representa un puente importante entre los LLMs y el razonamiento espacial aplicado directamente a la infraestructura crítica y el transporte autónomo.