Seguridad proactiva en intersecciones habilitadas para CVIS: un marco basado en la reconstrucción de trayectorias de...

Área de la Ciencia:

• Sistemas Inteligentes de Transporte; Visión por Computadora; Robótica

Sus antecedentes:

• Los métodos tradicionales de reconstrucción de trayectorias tienen dificultades con la dinámica compleja de los vehículos en las intersecciones.; Los modelos de aprendizaje profundo son computacionalmente costosos para la implementación en el borde en tiempo real.; Los datos precisos de trayectoria son cruciales para la seguridad proactiva en las intersecciones.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco eficiente mejorado por computación en el borde para la reconstrucción de trayectorias de vehículos de alta fidelidad.; Mejorar la evaluación dinámica de riesgos y la detección de conflictos en intersecciones.; Habilitar intervenciones de seguridad proactivas en tiempo real en Sistemas Cooperativos Vehículo-Infraestructura (CVIS).

Principales métodos:

• Un marco de dos etapas que combina restricciones basadas en la física, transformadas wavelet adaptativas y umbrales híbridos para la reconstrucción de trayectorias.; Un Algoritmo de Detección de Conflictos Basado en el Contorno del Vehículo (VOCA) para una detección de conflictos sensible y oportuna utilizando análisis de superposición espacial.; Implementación y validación en un dispositivo de borde NVIDIA Jetson para la evaluación del rendimiento en el mundo real.

Principales resultados:

• Reducción de las fluctuaciones de aceleración en un 98,66 % mediante una supresión eficaz del ruido.; VOCA detectó un 77,47 % más de conflictos que los métodos tradicionales de punto central.; Se logró un rendimiento en tiempo real con retrasos de procesamiento inferiores a 100 ms por fotograma por vehículo.

Conclusiones:

• El marco propuesto proporciona una solución eficiente para la reconstrucción de trayectorias precisa y de baja latencia, así como advertencias de conflictos.; La mejora de la computación en el borde permite la aplicación práctica en tiempo real de CVIS para la seguridad proactiva en las intersecciones.; La detección de conflictos basada en el contorno supera significativamente a los métodos basados en puntos en entornos urbanos complejos.