Este paso de peatones lo genera unos LEDs en el asfalto según el contexto y dando prioridad al peatón

Los coches autónomos pueden ser la próxima gran revolución en el transporte, pero lo que lleva décadas sin prácticamente cambios son las señales y demás guías de tráfico. Starling Crossing quiere cambiar esto, y para ello ha creado un paso de peatones interactivo, con el que pretende devolverle al peatón la seguridad y prioridad en las calles.

Los pasos de peatones o pasos de cebra llevan entre nosotros décadas, y a diferencia de otros principios del tráfico, no han evolucionado para adaptarse a nuestros hábitos de circulación. La propuesta de Starling Crossing no tiene un paso de peatones fijo, sino que lo genera en tiempo actual y adaptándose a gracias a diferentes factores. Para ello requiere de un asfalto exclusivo satisfecho de LEDs y diversas cámaras estratégicamente posicionadas.

Lo que ven las cámaras en cada momento.

Se adapta a situaciones en tiempo actual y aprende de ello

El funcionamiento de esta “intersección interactiva” es engorroso pero racional. Mediante las diferentes cámaras que hay instaladas en torno a de la intersección, rastrea todos los principios que se mueven en la calle y consigue distinguir a peatones, ciclistas y vehículos. Tras esto calcula la ubicación y trayectoria de cada uno de ellos para anticipar dónde se van a cruzar y qué puede ocurrir. Así pues, si ve que una persona quiere cruzar genera un paso de peatones a sus pies y un STOP al coche que se acerca.

¿No parece tener muchas ventajas respecto a un paso de cebra tradicional con semáforos, verdad? La preeminencia de Starling Crossing es que el paso de peatones y los principios que dibuja en el asfalto nunca son iguales, sino que cambian para adaptarse a las situaciones. Si hay muchas personas que quieren cruzar el paso de peatones es más egregio. Si llueve el STOP al coche es ayer y más abundante para que pueda frenar mejor. Si un peatón no está irresoluto y se acerca peligrosamente a la trayectoria de un coche, le dibuja un aviso en el suelo. Si un chico cruza la calle por un despiste y sin darse cuenta que vienen coches, el sistema avisa a los coches automáticamente. Y así, decenas de situaciones diferentes.

Starling Crossing El paso de cebra es más orondo para adaptarse a la cantidad de peatones y el coche frena a más distancia por la aguacero.

Pero la cosa no se queda ahí, según sus creadores el sistema es capaz de estudiar y adaptarse a cada empleo. Por ejemplo si normalmente en una intersección los peatones suelen cruzar en diagonal para ir directamente a un punto de la margen contraria, el paso de cebra que dibujará será en diagonal. Si por ejemplo tan sólo a unas determinadas horas del día hay más personas por la calle que coches, es ahí cuando se harán pasos más grandes y continuos.

F871 Starlingcrossing El paso de peatones que se genera es en forma de trapezoide siguiendo las costumbres de los peatones en ese empleo.

De momento tan sólo un prototipo que yerro pulir

Starling Crossing es por ahora un prototipo, la empresa lo ha implementado en una intersección de pruebas en un compostura de cine. No hay aún nadie en una intersección actual porque yerro mucho por desarrollar. Por lo que ver este tipo de cruces en las calles aún puede sobrellevar varios abriles. Tampoco se instalarán de forma masiva, tan sólo en cruces muy transitados en las principales ciudades, o por lo menos esa es la idea de la empresa.

El principal problema de este concepto es que estamos demasiado acostumbrados al paso de peatones tradicional. Adaptar tanto al peatón como al conductor a nuevas señales de tráfico cuando las actuales vienen casi innatas, no es sencillo. Además, seguramente el conductor necesite algún tipo de señal más a excepción de de las que se encuentran en el suelo, pues son a las que menos atención prestamos. Posiblemente la integración del sistema con las plataformas de conducción autónoma sería la atrevimiento más acertada.

Más información | Umbrellium
En Xataka | Los coches van a reconocer peatones tan rápido como nosotros, usarán algoritmos basados en aprendizaje profundo


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