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

octubre 17, 2017

Cd8c Baseline Crossing

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 elementos 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 real y adaptándose a gracias a diferentes factores. Para ello requiere de un asfalto especial lleno de LEDs y diversas cámaras estratégicamente posicionadas.

A56c Camera Tracking Lo que ven las cámaras en cada momento.

Se adapta a situaciones en tiempo real y aprende de ello

El funcionamiento de esta «intersección interactiva» es complejo pero lógico. Mediante las diferentes cámaras que hay instaladas alrededor de la intersección, rastrea todos los elementos 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 ventaja de Starling Crossing es que el paso de peatones y los elementos 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 grande. Si llueve el STOP al coche es antes y más largo para que pueda frenar mejor. Si un peatón no está pendiente y se acerca peligrosamente a la trayectoria de un coche, le dibuja un aviso en el suelo. Si un niño 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 ancho para adaptarse a la cantidad de peatones y el coche frena a más distancia por la lluvia.

Pero la cosa no se queda ahí, según sus creadores el sistema es capaz de aprender y adaptarse a cada lugar. Por ejemplo si normalmente en una intersección los peatones suelen cruzar en diagonal para ir directamente a un punto de la acera 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 lugar.

De momento tan sólo un prototipo que falta pulir

Starling Crossing es por ahora un prototipo, la empresa lo ha implementado en una intersección de pruebas en un decorado de cine. No hay aún ninguno en una intersección real porque falta mucho por desarrollar. Por lo que ver este tipo de cruces en las calles aún puede llevar varios años. 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 aparte 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 decisión 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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Cristian Rus

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