Contribution to road safety through devices and applications based on artificial intelligence

Resumen

Actualmente, las ciudades inteligentes están llegando a ser una realidad gracias al uso de las tecnologías de la información y la comunicación, siendo los sistemas de transporte y la seguridad vial ejemplos de éxito. Diversos estudios exponen que la seguridad vial es un punto débil de las ciudades, demostrando que en España ocurrieron 12.642 atropellos en áreas urbanas durante 2018 o que el 40% de los atropellos se producen cuando el peatón cruza por el lugar adecuado. Esto se debe a que las zonas habilitadas para los peatones no siempre se encuentran 100% visibles debido a diferentes factores (e.g., mantenimiento deficiente de la calzada, obstaculización de las señales verticales o malas condiciones atmosféricas). En estas situaciones, la distancia a la que se empieza a frenar es determinante en la gravedad del atropello y la prevención de este. Por ello, esta tesis doctoral presenta diferentes soluciones hardware y software para ayudar a reducir la siniestralidad vial, así como también ha presentado una revisión del estado del arte de las comunicaciones inalámbricas utilizadas en el ámbito de los sistemas de transporte y la seguridad vial. La primera solución propuesta consiste en un sistema de señalización vial inteligente capaz de interactuar con su entorno, discernir entre vehículos y peatones, así como alertar a conductores sobre la presencia de peatones en un paso de cebra. Para ello, se hace uso de lógica difusa y fusión sensorial sobre un conjunto de diversos sensores como entrada. Dicho sistema destaca por su capacidad de alimentación autónoma, reducidas dimensiones y su facilidad de instalación en la vía pública sin necesidad de obra civil. Su funcionalidad y viabilidad ha sido probada en un entorno real controlado, obteniendo un alto rendimiento y confiabilidad. La segunda solución propone una mejora de la primera, la cual permite aumentar la versatilidad al generalizar la detección de vehículos mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático en lugar de lógica difusa. Con el fin de determinar cuál es la técnica óptima para este problema se utilizaron diferentes enfoques como clasificadores, detectores de anomalías, predicción de series temporales y aprendizaje profundo reforzado. Para ello, se generó un conjunto de datos a partir de muestras recogidas en cinco ubicaciones diferentes de España y Portugal bajo condiciones reales de tráfico fluido. Los modelos computacionales obtenidos después del entrenamiento y validación ratificaron la posibilidad de sustituir la lógica difusa por técnicas de aprendizaje automático. La tercera solución describe una aplicación móvil que permite determinar la intención de cruce de un peatón sobre pasos de cebra y generar rutas seguras en las ciudades. Una de las novedades de la aplicación recae en la capacidad para detectar la intención de cruce de los usuarios en toda la ciudad y no solo en puntos concretos. La otra funcionalidad permite calcular y trazar rutas seguras por la ciudad haciendo uso de zonas de interés peatonal (i.e., pasos de cebra, calles peatonales y pasarelas elevadas). De este modo, aumenta la seguridad de la ruta desde el punto de vista del peatón. Además, la aplicación tiene la capacidad de dictar instrucciones sobre la ruta a los usuarios, así como incluye comunicaciones inalámbricas para transmitir la intención de cruce de un peatón al sistema desarrollado en la primera solución y alertar a los conductores. Como complemento, en esta tesis doctoral se realiza una revisión del estado del arte para identificar quién, cuándo y sobre qué se está investigando en torno a las comunicaciones inalámbricas de tipo vehículo-a-todos, infraestructura-a-todos y peatón-a-todo. Además, la revisión establece una taxonomía que pretende reducir la ambigüedad de acrónimos alrededor de las comunicaciones entre vehículos, infraestructuras y peatones, así como determinar cuáles son las tecnologías futuras que darán lugar a aplicaciones novedosas.