Este artículo presenta un enfoque innovador para la predicción de la intención de peatones dentro de los sistemas de frenado automático de emergencia AEB. Utilizamos redes neuronales gráficas espaciotemporales ST-GNN para analizar patrones de movimiento de peatones y la información contextual de la escena, logrando una mejora del 15% en la precisión de la predicción frente a métodos tradicionales basados en trayectorias. Este avance aumenta la capacidad de respuesta de los sistemas AEB, reduce notablemente el riesgo de colisiones y mejora la seguridad vial.

Metodología y sensores empleados: combinamos datos cinemáticos detallados del vehículo ego y de los peatones con contexto de escena extraído de sensores LiDAR y cámaras. Estos datos se integran en un marco ST-GNN que modela relaciones espaciales y temporales entre actores. El sistema procesa posiciones, velocidades y aceleraciones como características de cada nodo en el grafo y define aristas según proximidad y movimiento relativo, permitiendo que la red difunda información entre peatones, vehículos y elementos del entorno como pasos de peatones y semáforos.

Descripción técnica simplificada: las ST-GNN extienden las capacidades de las redes neuronales convencionales al aprovechar la estructura relacional de la escena. Cada nodo mantiene un estado oculto que se actualiza por iteraciones mediante funciones de mensaje y de agregación aprendidas. Estos bloques permiten captar interacciones complejas, por ejemplo cuando un peatón cerca de un cruce aumenta la probabilidad de iniciar un cruce si detecta un vehículo que aminora. El sistema se entrena con funciones de pérdida como entropía cruzada para salidas categóricas y error cuadrático medio para predicciones continuas, optimizando pesos por descenso de gradiente para minimizar errores en intención estimada.

Conjunto de datos y evaluación: los experimentos se realizaron con un dataset sintético a gran escala que incluye comportamientos variados de peatones como paradas bruscas, giros y jaywalking. La generación simulada incorporó un simulador LiDAR para nubes de puntos 3D, cámaras simuladas con información de color, un generador de movimiento peatonal parametrizado y un simulador de dinámica vehicular realista. Para la evaluación se emplearon métricas estándar como precisión, recall, F1 y matrices de confusión, además de pruebas de significancia estadística para comparar con métodos basados únicamente en trayectorias.

Resultados y aplicabilidad: la ST-GNN alcanzó una mejora global del 15% en precisión de predicción, lo que se traduce en mayor anticipación de acciones como inicio de cruce o detenciones impredecibles, y por ende en intervenciones más oportunas del AEB. El diseño prioriza la implementación en tiempo real con una sobrecarga computacional mínima, facilitando la integración en arquitecturas AEB existentes y ofreciendo potencial inmediato de comercialización.

Verificación y robustez: la validación incluyó particiones de entrenamiento, validación y prueba, pruebas basadas en escenarios desafiantes y análisis de sensibilidad frente a carga computacional. Se incorporó un bucle de retroalimentación en el algoritmo de control en tiempo real para actualizar continuamente la predicción de intención ante cambios rápidos en la escena. No obstante, se reconoce la limitación del entrenamiento en datos sintéticos y la dependencia de la calidad sensor, por lo que el trabajo futuro se orienta a integrar datos de condiciones meteorológicas y estado de la calzada para aumentar la robustez en situaciones reales.

Contribución técnica: este trabajo destaca por modelar explícitamente relaciones espaciotemporales mediante ST-GNN en un contexto AEB, superando enfoques basados en RNN o CNN que no capturan naturalmente la estructura de grafo de la escena. Se detallan optimizaciones para ejecución en tiempo real y técnicas de mensaje agregación que permiten capturar interacciones multiagente complejas, fomentando la adopción inmediata por parte de la industria automotriz y laboratorios de investigación en seguridad vial.

Aplicaciones comerciales y servicios: en Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida combinamos esta visión con nuestra experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para ofrecer soluciones integrales a fabricantes y proveedores de movilidad. Podemos adaptar modelos ST-GNN para su integración en sistemas embebidos y plataformas telemáticas, garantizando cumplimiento de requisitos de latencia y seguridad. Descubra cómo implementamos proyectos de software a medida y aplicaciones a medida y cómo diseñamos soluciones de inteligencia artificial para empresas que incluyen despliegue en servicios cloud, monitorización y mantenimiento.

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Conclusión y próximos pasos: la integración de redes gráficas espaciotemporales en AEB representa un avance significativo hacia vehículos más preventivos y seguros. En Q2BSTUDIO estamos preparados para colaborar con fabricantes y proveedores tecnológicos para llevar estas investigaciones a productos comerciales, mejorar datasets con muestras del mundo real y ampliar las capacidades del sistema con datos ambientales y de superficie. Si busca transformar investigación avanzada en soluciones comerciales, contamos con la experiencia técnica y la infraestructura necesaria para acelerar su proyecto desde la investigación hasta la producción.