Nuestros desarrolladores aumentados se integran como una extensión natural de su equipo interno, aportando experiencia crítica en algoritmos de baja latencia y sistemas de tiempo real. Al optar por el outstaffing, su empresa gana la flexibilidad para escalar recursos según las fases del proyecto, asegurando la entrega puntual de soluciones de movilidad autónoma de vanguardia sin la carga administrativa de la contratación directa.
Nuestros desarrolladores aumentados se integran como una extensión natural de su equipo interno, aportando experiencia crítica en algoritmos de baja latencia y sistemas de tiempo real. Al optar por el outstaffing, su empresa gana la flexibilidad para escalar recursos según las fases del proyecto, asegurando la entrega puntual de soluciones de movilidad autónoma de vanguardia sin la carga administrativa de la contratación directa.
Opiniones de Líderes Técnicos
Michael Roberts
CTO
Velocity Autonomous Systems
Sarah Jenkins
VP of Engineering
Nexus Mobility Corp
David Chen
Lead Developer
Horizon Robotics Solutions
Emily Watson
Head of Product
Apex Drive Technologies
James Miller
Software Architect
Titanium Automotive
Jessica Alba
Director of Innovation
FuturePath Logistics
Automoción y OEM
Robótica Industrial
Logística y Transporte
Agricultura de Precisión
Minería Autónoma
Drones y Aérea
Defensa y Seguridad
Smart Cities
Transporte Marítimo
Casos de Éxito: Procesamiento de Datos de Sensores de Vehículos Autónomos
Optimización de Fusión de Sensores para Tier-1
Cliente: Proveedor líder de tecnología automotriz Tier-1 en Europa.
Desafío: El cliente enfrentaba problemas críticos de latencia en su módulo de Procesamiento de Datos de Sensores de Vehículos Autónomos, lo que impedía la certificación de seguridad ISO 26262 para su nuevo sistema de conducción autónoma de Nivel 3.
Solución: Nuestro equipo aumentado de tres ingenieros senior en C++ refactorizó el pipeline de ingestión de datos. Implementaron técnicas avanzadas de gestión de memoria y paralelización utilizando C++17 y CUDA para procesar flujos de LiDAR y cámaras simultáneamente sin bloqueos.
Resultado: Se logró una reducción del 45% en la latencia de procesamiento, permitiendo la detección de objetos en tiempo real y asegurando la certificación exitosa del producto.
Navegación Robótica para Logística
Cliente: Empresa de robótica de almacenes (AGV) con sede en EE. UU.
Desafío: Los robots móviles sufrían de deslocalización frecuente debido a un deficiente Procesamiento de Datos de Sensores de Vehículos Autónomos en entornos dinámicos y cambiantes.
Solución: Smartbrain proporcionó dos especialistas en algoritmos SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). El equipo desarrolló un nuevo módulo de fusión de sensores en C++ que integraba datos de odometría, IMU y LiDAR 2D con mayor robustez frente al ruido.
Resultado: La precisión de localización mejoró drásticamente, resultando en un aumento del 30% en la eficiencia operativa de la flota y una eliminación casi total de las paradas manuales por errores de navegación.
Sistema de Percepción para Minería
Cliente: Gigante global de maquinaria pesada para minería.
Desafío: El sistema de Procesamiento de Datos de Sensores de Vehículos Autónomos de sus camiones mineros fallaba en condiciones de polvo extremo, generando falsos positivos en la detección de obstáculos.
Solución: Un equipo dedicado de desarrolladores C++ de Smartbrain implementó filtros de procesamiento de señal avanzados y algoritmos de aprendizaje automático optimizados para hardware embebido. Se rediseñó la lógica de filtrado de la nube de puntos del radar.
Resultado: Se consiguió una disminución del 85% en falsos positivos, permitiendo la operación continua de los vehículos autónomos en condiciones climáticas adversas y aumentando la seguridad en la mina.
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Desarrollo de Algoritmos de Fusión de Sensores
Optimización de Rendimiento C++
Implementación de Sistemas SLAM
Integración de Software Embebido
Validación y Testing de Sensores
Migración a C++ Moderno
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