Google está aumentando las posibilidades de Live View, la función de Realidad Aumentada de Google Maps, lanzada el pasado año, en el que a través de una serie de indicaciones virtuales, va ayudando a los usuarios a dirigirse a sus destinos elegidos.
En primer lugar, está introduciendo los puntos de referencia, que en base de la ubicación de los usuarios, les indicará los puntos emblemáticos que se encuentren cerca de ellos, las distancias que lo separan y las direcciones que tienen que tomar para acudir hacia ellos.
Básicamente, irá indicando los puntos emblemáticos de la zona en la que estén, como edificaciones características, monumentos, así como otros espacios que definan la propia ciudad en la que se encuentren.
Esta característica llegará pronto, en Google Maps para Android e iOS, para las siguiente ciudades: Amsterdam, Bangkok, Barcelona, Berlín, Budapest, Dubai, Florencia, Estambul, Kuala Lumpur, Kioto, Londres, Los Ángeles, Madrid, Milán, Munich, Nueva York, Osaka, París, Praga, Roma, San Francisco, Sydney, Tokio, y Viena.
Además, Live View comenzará a estar accesible desde la pestaña de tránsito de Google Maps para que los usuarios puedan ir recibiendo indicaciones de tránsito que deban hacer a pie hasta los destinos elegidos.
Según Google:
Ahora, si está utilizando indicaciones de tránsito y tiene una parte del viaje a pie, puede usar la Vista en vivo para encontrar su camino
Pero además, Live View en las ubicaciones compartidas saltará de los teléfonos Pixel, en los que hasta ahora se encuentra en exclusiva, para estar en cualquier teléfono Android e iOS, compatible con ARCore y ARKit respectivamente, a nivel mundial.
Según describen:
Cuando un amigo ha elegido compartir su ubicación contigo, puedes tocar fácilmente su icono y luego la Vista en vivo para ver dónde y qué tan lejos están, con flechas e indicaciones superpuestas que te ayudarán a saber adónde ir.
Y por último, añaden que han mejorado la tecnología que se encuentra detrás de Live View para posibilitar localizaciones más precisas gracias al uso del aprendizaje automático y de su compresión de la topografía del mundo, especificando el nivel de precisión con el siguiente ejemplo:
Crédito de las imágenes: Google