Información del proyecto

ID: RTI2018-096617-B-I00

Coordinador institucional

Financiación

Más información en

Análisis de autorías institucional

Romero Rey, GregorioParticipanteGarcia Morales, Lino PedroParticipanteMartinez Muneta, Maria LuisaParticipanteMoreno Gonzalez, Felix AntonioParticipanteArenas Ramirez, Blanca Del ValleParticipantePaez Ayuso, Fco. JavierInvestigador principalLosada Arias, AngelMiembro del equipo de trabajoPiovano, LucaMiembro del equipo de trabajoLuque Oostrom, Francisco PedroMiembro del equipo de trabajoMarin Maceda, AlbaMiembro del equipo de trabajoFernandez Robledo, AlvaroMiembro del equipo de trabajoGarcia Cabrera, Maria JoseMiembro del equipo de trabajo

Compartir

Uso de técnicas de realidad virtual para optimizar sistemas de identificación de usuarios vulnerables mediante la predicción de sus reacciones en la fase previa al atropello

Investigadores/as: GARCIA CABRERA, MARIA JOSE (Miembro del equipo de trabajo); FERNANDEZ ROBLEDO, ALVARO (Miembro del equipo de trabajo); MARIN MACEDA, ALBA (Miembro del equipo de trabajo); LUQUE OOSTROM, FRANCISCO PEDRO (Miembro del equipo de trabajo); PIOVANO, LUCA (Miembro del equipo de trabajo); LOSADA ARIAS, ANGEL (Miembro del equipo de trabajo); PAEZ AYUSO, FCO. JAVIER (Investigador principal (IP)); ARENAS RAMIREZ, BLANCA DEL VALLE (Participante); MORENO GONZALEZ, FELIX ANTONIO (Participante); MARTINEZ MUNETA, MARIA LUISA (Participante); GARCIA MORALES, LINO PEDRO (Participante); ROMERO REY, GREGORIO (Participante)

Afiliaciones

Resumen

La reducción de las víctimas de atropellos en zona urbana ha sido uno de los elementos principales de actuación de la Dirección General de Tráfico en materia de seguridad vial los últimos años (Estrategia de Seguridad Vial 2011-2020). En dicho documento se identifica como objetivo operativo Conseguir una movilidad segura de los usuarios más vulnerables (UV, peatones y ciclistas). Una de las claves propuestas para alcanzar dicho objetivo se basa en una movilidad urbana inteligente y segura. Esta estrategia está alineada con el Reto 4 (Transporte sostenible, inteligente, conectado e integrado) del PLAN ESTATAL DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Y TÉCNICA Y DE INNOVACIÓN 2017-2020, y con la llamada DT-ART-04-2019: Developing and testing shared, connected and cooperative automated vehicle fleets in urban areas for the mobility of all del Programa Horizonte 2020. La gravedad de las lesiones de los UV atropellados está directamente relacionada con la velocidad del atropello. Debido a ello, los fabricantes de vehículos han desarrollado en los últimos años distintas tecnologías que permiten detectar la presencia de estos usuarios y, en caso necesario, efectúan una frenada autónoma para disminuir la velocidad de atropello. Este tipo de sistemas son conocidos como AEB (Autonomous Emergency Braking). No obstante, los algoritmos de detección y actuación embarcados en dichos dispositivos únicamente consideran las acciones de los usuarios en los instantes previos al atropello como movimientos con dirección y velocidad constantes. Esto se debe a que los algoritmos de decisión que controlan estos sistemas carecen de datos fiables sobre el comportamiento de los usuarios vulnerables en las fases previas al atropello y no adaptan su actuación a las características de los movimientos de UV. En este proyecto se abordará el desarrollo de algoritmos predictivos basados en sistemas expertos con Inteligencia Artificial, que requerirán de la modelización de las reacciones de dichos usuarios. Diversos investigadores han ensayado y modelado las intenciones de movimiento de usuarios vulnerables cuando se aproximan a intersecciones. No obstante, estos modelos no predicen las reacciones de dichos usuarios en situación de riesgo de atropello. La modelización de las acciones de los usuarios vulnerables suele encontrar la dificultad de obtener información fiable sobre sus movimientos en caso de riesgo de atropello. El notable desarrollo en los últimos años de las tecnologías de Realidad Virtual permite la generación de entornos realistas seguros para la realización de ensayos virtuales. Este proyecto presenta una metodología novedosa para la generación de modelos de reacción de peatones y ciclistas en los instantes inmediatamente anteriores al atropello, basados en técnicas de Redes Neuronales, empleando las tecnologías de Realidad Virtual para la realización de ensayos virtuales; y la validez de estos modelos para la optimización de la actuación de los sistemas de identificación predictiva de usuarios vulnerables embarcados en los vehículos. Los modelos obtenidos de movimientos de los usuarios vulnerables y de actuación de los sistemas de identificación predictiva podrán ser implementados en un programa informático comercial de reconstrucción de accidentes, con objeto de analizar una muestra real de atropellos y evaluar la mejora de los resultados de la reconstrucción informática a partir de la implementación de dichos modelos. (Objectives)

Palabras clave

Instituciones participantes

Indicios de calidad

Ítems relacionados