Como funciona el “Roadsafe” de Ford, la nueva tecnología de seguridad

Este nuevo sistema “Roadsafe”  (control seguro en la carretera), puede ayudar a los conductores a mantenerse alejados de peligros ocultos mediante la tecnología de automóvil conectado. Ya se esta empleando en Europa en pruebas preliminares.

Ya sea en la carrera de la escuela, yendo al trabajo o haciendo la compra semanal, todos estamos familiarizados con tramos de carretera o lugares donde se necesita más cuidado al conducir.

En algunos casos, podemos optar por evitar estas ubicaciones por completo para ayudar a garantizar que los viajes sean seguros y sin problemas.

Ford ha desarrollado el concepto “RoadSafe”, que podría alertar a los conductores sobre ubicaciones de mayor riesgo y poner la información a disposición de las autoridades locales para que hagan algo al respecto.

La tecnología “RoadSafe” de Ford utiliza un algoritmo inteligente para procesar datos anonimizados de fuentes que incluyen vehículos conectados, sensores en la carretera e informes de accidentes para identificar dónde hay una mayor probabilidad de que ocurran incidentes de tráfico.

Luego, esta información se puede mostrar en un mapa que identifica el nivel de riesgo y también se puede usar para advertir a los conductores de los puntos críticos.

“Hay áreas en todas las ciudades donde la posibilidad de un incidente es mayor, ya sea debido a un letrero mal colocado, un bache sin reparar o cruces construidos para dar cabida a mucho menos tráfico del que tenemos hoy.

Ford puede identificar las áreas de preocupación, de modo que los conductores puedan ser más conscientes de ellas y las autoridades puedan abordarlas ”, dijo Jon Scott, líder del proyecto City Insights, Ford Mobility Europe.

En Europa quieren hacer las carreteras más seguras para todos

La herramienta digital “RoadSafe” es la culminación de cuatro años de investigación de Ford, incluido más recientemente un proyecto de 20 meses financiado por el gobierno realizado junto con el Consejo del Condado de Oxfordshire, la Universidad de Loughborough y los especialistas en sensores de inteligencia artificial Vivacity Labs, con el apoyo de Transport for London y el respaldo de Innovate UK.

La investigación comenzó con un análisis del Gran Londres para resaltar los puntos críticos de seguridad vial e identificar las posibles causas y mitigaciones de seguridad.

En los últimos 15 meses, la investigación se expandió a Oxfordshire, con más de 200 vehículos comerciales y de pasajeros conectados voluntariamente en Londres y Oxfordshire.

Los datos permitieron al equipo desarrollar un “Mapa de Calor de Calificación de Riesgo de Segmento de Carretera” que identifica tramos de carretera que son de especial preocupación.

Este tablero incluye varias capas de datos, incluidos datos históricos de accidentes y un algoritmo de calificación de “Predicción de riesgo” para cada segmento de la carretera basado en una variedad de entradas de datos, calculadas utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos.

La calificación de “Predicción de riesgo de segmento de carretera” utiliza colores para mostrar dónde es más probable que ocurran incidentes, con el rojo con el nivel de riesgo más alto y el amarillo con el más bajo.

Para recopilar los datos, los vehículos conectados registran los eventos de conducción, incluidos el frenado, la dirección y la aceleración, mientras que los sensores del lado de la carretera de Vivacity rastrean los movimientos de diferentes modos de transporte.

Los sensores emplean algoritmos de aprendizaje automático para detectar incidentes cercanos a accidentes y analizar patrones de movimiento de usuarios vulnerables de la carretera, como ciclistas y peatones, así como vehículos no conectados.

Todos los datos compartidos por los sensores se anonimizan con las transmisiones de video descartadas en la fuente, lo que permite carreteras más seguras sin interferir en la privacidad.

La combinación de datos de vehículos y sensores puede ayudar a identificar una amplia variedad de peligros, como lugares donde los vehículos pasan demasiado cerca de los ciclistas; una parada de autobús mal ubicada que causa la congestión del tráfico; e infraestructura mal diseñada como rotondas y cruces que causan confusión y casi accidentes.

Para empresas y flotas, el algoritmo “RoadSafe” podría usarse para optimizar la ruta de los conductores para desviarlos de áreas problemáticas particulares, o advertir a los conductores cuando se encuentran en áreas de mayor riesgo, reduciendo el tiempo de inactividad potencial como resultado de incidentes.

De aplicación universal y escalable para áreas que van desde las grandes ciudades hasta los pueblos pequeños, “RoadSafe” podría tener un impacto significativo en el número de incidentes viales.

En el futuro, dicha tecnología también podría beneficiar a los pasajeros que viajen en vehículos autónomos. La combinación de los sensores a bordo del vehículo con una herramienta digital podría ayudarlos a anticipar situaciones peligrosas incluso antes y, por lo tanto, adaptar su funcionamiento en consecuencia.

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