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

Abstract

Currently, smart cities are becoming a reality thanks to the use of information and communication technologies, with transportation systems and road safety being examples of success. Several studies expose that road safety is a weak point in cities, showing that in Spain 12642 road accidents occurred in urban areas during 2018 or that 40% of road accidents occur when pedestrians cross at the right place. This is because pedestrians cross at designated crossings that are not always 100% visible due to different factors (e.g., poor maintenance of the roadway, obstruction of vertical signals or bad weather conditions). In these situations, the distance at which braking is initiated is a determining factor in the severity of the collision and its prevention. For this reason, this doctoral thesis presents different hardware and software solutions to help reduce road accidents, as well as a review of the state of the art of wireless communications used in the field of transport systems and road safety. The first solution proposed consists of an intelligent road signaling system capable of interacting with its environment, distinguishing between vehicles and pedestrians, as well as alerting drivers on the presence of pedestrians at a zebra crossing. To do this, fuzzy logic and sensory fusion were used with a set of various sensors as inputs. This system stands out for its autonomous power supply capacity, small size and easy installation on public roads without the need for civil works. Its functionality and viability have been tested in a real controlled environment, obtaining high performance and reliability. The second solution proposes an improvement on the first, which allows increasing versatility by generalizing vehicle detection using machine learning techniques instead of fuzzy logic. In order to determine which is the optimal technique for this problem, different approaches such as classifiers, anomaly detectors, prediction of time series and reinforced deep learning were used. For this, a data set was generated from samples collected in five different locations in Spain and Portugal under real conditions of fluid traffic. The computational models obtained after training and validation confirmed the possibility of replacing fuzzy logic with machine learning techniques. The third solution describes a mobile application that allows determining the crossing intention of a pedestrian over crosswalks and generating safe routes in cities. One of the novelties of the application lies in the ability to detect the crossing intention of users throughout the city and not only at specific points. The other functionality allows calculating and tracing safe routes through the city making use of pedestrian areas of interest (i.e., zebra crossings, pedestrian streets and elevated walkways). In this way, the road safety of the route is increased from the pedestrian's point of view. In addition, the application has the ability to dictate instructions on the route to users, as well as to include wireless communications to transmit the crossing intention of a pedestrian to the system developed in the first solution and alert drivers. Complementarily, the doctoral thesis makes a review of the state of the art to identify who, when and what is being investigated, placing the focus on vehicle-to-all, infrastructure-to-all and pedestrian-to-all wireless communications. In addition, the review establishes a taxonomy that aims to reduce the ambiguity of acronyms around the communications between vehicles, infrastructures and pedestrians, as well as to determine which are the future technologies that will give rise to novel applications.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.