Predicción de intención de giro de un conductor en la entrada de una rotonda utilizando un GPS y una red neuronal tipo LSTM

Abstract

Se presenta un procedimiento para estimar la intención del sentido de giro de un conductor segundos antes de ingresar a una rotonda. En situaciones reales, la detección de que un conductor va a girar en una determinada dirección al ingresar a la rotonda no es suficiente para implementar estrategias de reducción de riesgos, por lo que es relevante reconocer una posible acción futura momentos antes de que ocurra. El método propuesto utiliza datos de posición asociados a tres rectas paralelas a una avenida cercana a la rotonda. De esta forma, fue posible obtener información relevante para alimentar una red neuronal con el fin de predecir la intención de giro de un vehículo en metros antes de ingresar a la rotonda. El entrenamiento y prueba se basó en una red tipo Long Short Term Memory, que permitió predecir la probabilidad de que el vehículo gire a la derecha, a la izquierda o siga derecho. Se logró construir un modelo con resultados prácticos, dando una importante ventana de predicción de 40 metros antes de llegar a la rotonda. Se consiguió construir un modelo con una exactitud aproximación de 0,80 y una pérdida menor a 0,47. Para evaluar la capacidad predictiva de la red se utilizó la herramienta denominada curva Característica Operativa del Receptor y las intenciones se definieron como clases.