ElektraAutonomous Vehicle developed by CVC & UAB & UPC
“En cuanto a los peatones, en 2012 fallecieron 376 peatones en accidentes de tráfico, lo cual supone el 20% del total de fallecidos, y 10.775 resultaron heridos. Su índice de letalidad fue 3,4, más del doble del índice para la totalidad de usuarios que fue 1,6. El problema de la alta siniestralidad de los peatones no es exclusivo de nuestro país. Se estima que un 22% de las muertes anuales en el mundo por accidente de tráfico ocurren entre peatones”.
Por tanto, reducir los atropellos es uno de los grandes objetivos en seguridad vial. De hecho, es conocido que para obtener 5 estrellas EuroNCAP será necesario incorporar detectores de peatones (DPs) en los vehículos, con el fin de evitar el mayor número de atropellos posibles. Recientemente, este tipo de tecnología se ha introducido en coches de gama alta, que estiman evitar un 6% de los accidentes y reducir la severidad de otro 41%
En el proyecto “Movimiento Acostumbrado de los Peatones: Estudio para Atajar los Accidentes” (MAPEA2) proponemos adaptar nuestro DP para crear “mapas de riesgo” en relación a los atropellos.
Estos mapas serán una información crucial para DPs más avanzados, para futuros coches autónomos que operen en ciudades realizando trayectos puerta-a-puerta (p.e., para mejorar la movilidad de personas con discapacidad), y para cualquier tipo de actuación que la DGT crea pertinente a raíz de esa información.
El sistema que queremos desarrollar pretende ser compacto y fácil de instalar en cualquier automóvil de forma no invasiva y sin que se requieran complejos procesos de calibración. Creemos que es muy importante cumplir con esta restricción porque así se pueden realizar los mapas de riesgo con mayor rapidez y menor coste. Como prueba de concepto, en el transcurso de MAPEA2, se planea realizar el mapa de riesgo de atropello correspondiente al campus de Bellaterra de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB).
Title: MAPEA2 – Movimiento Acostumbrado de los Peatones: Estudio para Atajar los Accidentes
Duration: 2014-2015
Principal Investigator: Antonio M. López
Funding: Spanish Dirección General de Tráfico (DGT), project SPIP2014-01352
Participants: Researchers from the Computer Vision Center