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Los investigadores de la Universidad de Missouri están utilizando tecnología avanzada para mejorar la seguridad de las carreteras de la nación. Este enfoque, centrado en los usuarios de la carretera más vulnerables, los adoestres y los ciclistas) podría usarse para ayudar a mejorar la conciencia del conductor, reducir los accidentes y comprender mejor el comportamiento en las zonas de trabajo.
En un estudio reciente publicado en el Journal of Transportation Engineering, Parte A: Systems, un equipo dirigido por el profesor asociado Yaw Adu-Gyamfi y el estudiante graduado Linlin Zhang, en la Facultad de Ingeniería de Mizzou, creó un nuevo método para comprender cómo interactúan los peatones, los ciclistas y los vehículos, especialmente en las señales de tráfico.
Este enfoque innovador, utilizando una combinación de detección de luz y rango (LiDAR) e inteligencia artificial (IA), tiene como objetivo abordar temas clave en la seguridad y movilidad del transporte.
Lidar utiliza una cámara y un sistema de láseres para crear una vista 3D de los objetos, lo que permite a los expertos medir las distancias y velocidades de diferentes objetos, como bicicletas, automóviles y personas.
“Al comprender mejor cómo los peatones y los ciclistas interactúan entre sí en las carreteras, este estudio nos ayudará a diseñar sistemas avanzados que permitirán a los vehículos comprender y evitar mejor a otros usuarios de la carretera. Esto es importante, especialmente a medida que los vehículos autónomos se vuelven más comunes”, dijo Adu-Gyamfi.
La información proporcionada ayuda a abordar la falta de datos de la industria disponibles sobre las interacciones entre ciclistas, peatones y vehículos en las señales de tráfico.
Usos del mundo real
Esta tecnología puede ayudar a detectar llamadas entre automóviles y peatones, lo que permite a los expertos comprender mejor cómo prevenir los accidentes. A medida que se vuelve más ampliamente disponible, podría rastrear cómo las personas y los automóviles se acercan a las intersecciones y comparten esos datos con vehículos para mejorar la seguridad.
“Este enfoque requeriría trabajar con los fabricantes de automóviles para construir la tecnología en vehículos”, dijo Adu-Gyamfi. “De hecho, algunos automóviles ya se conectan con sistemas de tráfico que usan redes como el vehículo celular a todo (C-V2X)”.
Los datos recopilados por este sistema podrían usarse de otras maneras para mejorar el transporte, como ayudar a los expertos a decidir cuánto tiempo los peatones necesitan una luz verde para cruzar de manera segura. También podría rastrear autos que ingresan a zonas de trabajo, capturando a los conductores de exceso de velocidad o distraídos. Además, puede detectar problemas de pavimento, como la profundidad de los baches.
Cómo funciona
Para este proyecto, los investigadores configuraron una cámara conjunta y un sistema LiDAR en una intersección para monitorear el flujo de tráfico. En lugar del enfoque tradicional que requiere usar dos unidades LiDAR, optimizaron con éxito la tecnología para trabajar con una sola unidad. Además, al aplicar un método llamado finalización de la nube de puntos, pudieron mejorar la visibilidad de los peatones y otros objetos sobre los métodos existentes.
“En lugar de volver a capacitar un modelo de aprendizaje automático para detectar objetos, utilizamos uno previamente capacitado y creamos un nuevo algoritmo para estimar la altura y el ancho de un objeto”, dijo Adu-Gyamfi. “Esto nos ayudó a clasificar objetos, como autobuses, peatones y ciclistas, con mayor precisión que otros modelos de IA diseñados para la misma tarea”.
Antes de que esta tecnología pueda usarse ampliamente en carreteras y carreteras, los investigadores deberán abordar los desafíos con el procesamiento de datos, la estabilidad del suministro de energía y las condiciones climáticas.
Más información: Linlin Zhang Linlin Zhang et al, detección de objetos tridimensionales y extracción de parámetros de tráfico de alta resolución utilizando datos LIDAR de baja resolución, Journal of Transportation Engineering, Parte A: Sistemas (2025). Doi: 10.1061/jtepbs.teeng-8662
Proporcionado por la Universidad de Missouri
Cita: Investigadores que usan LiDAR y IA para avanzar en la Ingeniería y Seguridad del Transporte (2025, 24 de marzo) Consultados el 24 de marzo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-03-lidar-ai-advance-safety.html
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