RT Dissertation/Thesis
T1 Contribution to road safety through devices and applications based on artificial intelligence
A1 Lozano Domínguez, José Manuel
A2 Universidad de Huelva. Departamento de Ingeniería Electrónica, de Sistemas Informáticos y Automática
AB 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 isa weak point in cities, showing that in Spain 12642 road accidents occurred in urban areas during 2018 or that40% of road accidents occur when pedestrians cross at the right place. This is because pedestrians cross atdesignated crossings that are not always 100% visible due to different factors (e.g., poor maintenance of theroadway, obstruction of vertical signals or bad weather conditions). In these situations, the distance at whichbraking 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 roadaccidents, as well as a review of the state of the art of wireless communications used in the field of transportsystems and road safety.The first solution proposed consists of an intelligent road signaling system capable of interacting with itsenvironment, distinguishing between vehicles and pedestrians, as well as alerting drivers on the presence ofpedestrians at a zebra crossing. To do this, fuzzy logic and sensory fusion were used with a set of various sensorsas inputs. This system stands out for its autonomous power supply capacity, small size and easy installation onpublic roads without the need for civil works. Its functionality and viability have been tested in a real controlledenvironment, obtaining high performance and reliability.The second solution proposes an improvement on the first, which allows increasing versatility by generalizingvehicle detection using machine learning techniques instead of fuzzy logic. In order to determine which is theoptimal technique for this problem, different approaches such as classifiers, anomaly detectors, prediction of timeseries and reinforced deep learning were used. For this, a data set was generated from samples collected in fivedifferent locations in Spain and Portugal under real conditions of fluid traffic. The computational models obtainedafter 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 todetect the crossing intention of users throughout the city and not only at specific points. The other functionalityallows calculating and tracing safe routes through the city making use of pedestrian areas of interest (i.e., zebracrossings, pedestrian streets and elevated walkways). In this way, the road safety of the route is increased fromthe pedestrian's point of view. In addition, the application has the ability to dictate instructions on the route tousers, as well as to include wireless communications to transmit the crossing intention of a pedestrian to thesystem 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 isbeing investigated, placing the focus on vehicle-to-all, infrastructure-to-all and pedestrian-to-all wirelesscommunications. In addition, the review establishes a taxonomy that aims to reduce the ambiguity of acronymsaround the communications between vehicles, infrastructures and pedestrians, as well as to determine which arethe future technologies that will give rise to novel applications.
AB Actualmente, las ciudades inteligentes están llegando a ser una realidad gracias al uso de las tecnologías de lainformación y la comunicación, siendo los sistemas de transporte y la seguridad vial ejemplos de éxito. Diversosestudios exponen que la seguridad vial es un punto débil de las ciudades, demostrando que en España ocurrieron12.642 atropellos en áreas urbanas durante 2018 o que el 40% de los atropellos se producen cuando el peatóncruza por el lugar adecuado. Esto se debe a que las zonas habilitadas para los peatones no siempre se encuentran100% visibles debido a diferentes factores (e.g., mantenimiento deficiente de la calzada, obstaculización de lasseñales verticales o malas condiciones atmosféricas). En estas situaciones, la distancia a la que se empieza a frenares 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 lasiniestralidad vial, así como también ha presentado una revisión del estado del arte de las comunicacionesinalámbricas 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 suentorno, discernir entre vehículos y peatones, así como alertar a conductores sobre la presencia de peatones enun paso de cebra. Para ello, se hace uso de lógica difusa y fusión sensorial sobre un conjunto de diversos sensorescomo entrada. Dicho sistema destaca por su capacidad de alimentación autónoma, reducidas dimensiones y sufacilidad de instalación en la vía pública sin necesidad de obra civil. Su funcionalidad y viabilidad ha sido probadaen 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 ladetección de vehículos mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático en lugar de lógica difusa. Con el finde 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 generóun conjunto de datos a partir de muestras recogidas en cinco ubicaciones diferentes de España y Portugal bajocondiciones reales de tráfico fluido. Los modelos computacionales obtenidos después del entrenamiento yvalidación 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 sobrepasos de cebra y generar rutas seguras en las ciudades. Una de las novedades de la aplicación recae en lacapacidad para detectar la intención de cruce de los usuarios en toda la ciudad y no solo en puntos concretos. Laotra 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 rutadesde el punto de vista del peatón. Además, la aplicación tiene la capacidad de dictar instrucciones sobre la rutaa los usuarios, así como incluye comunicaciones inalámbricas para transmitir la intención de cruce de un peatón alsistema 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, cuándoy 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 laambigüedad de acrónimos alrededor de las comunicaciones entre vehículos, infraestructuras y peatones, así comodeterminar cuáles son las tecnologías futuras que darán lugar a aplicaciones novedosas.
PB Universidad de Huelva
YR 2022
FD 2022
LK http://hdl.handle.net/10272/20938
UL http://hdl.handle.net/10272/20938
LA eng
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 30 may 2026