Inteligencia híbrida para percepción colectiva avanzada y toma de decisiones en entornos urbanos complejos.
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El problema
La movilidad urbana presenta una serie de desafíos para los sistemas de Movilidad Conectada, Cooperativa y Automatizada (CCAM). Uno de los más críticos es la detección oportuna y confiable de objetos ocultos, especialmente de los usuarios de la carretera vulnerables (VRUs).
La solución
Para abordar esto, el proyecto HIDDEN está a la vanguardia de la conciencia colectiva avanzada (CA) y los algoritmos de toma de decisiones, diseñados para funcionar tanto con como sin el apoyo de la infraestructura vial. El sistema de CA se centra específicamente en detectar objetos ocultos, incluidos los usuarios vulnerables de la carretera (VRUs), y predecir sus trayectorias a corto plazo utilizando modelos de comportamiento sofisticados.
En Mosaic Factor, lideraremos el desarrollo de herramientas innovadoras que permitan a los sistemas autónomos ver más allá de los obstáculos, detectando usuarios de la carretera ocultos y tomando decisiones más éticas y centradas en el ser humano.
Nuestro kit de herramientas de Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana promoverá la transparencia, fomentará la confianza y mejorará la seguridad en las ciudades de Europa.
HIDDEN desarrollará un sistema innovador de seguimiento de la mirada del conductor y monitoreo de estado. Los datos generados tanto del módulo de CA como del sistema de seguimiento de la mirada se alimentan en algoritmos de toma de decisiones en tiempo real que están diseñados para ser explicables, éticamente sólidos y estrechamente alineados con los comportamientos de conducción humanos.
HIDDEN emplea Inteligencia Híbrida a lo largo de toda la cadena de percepción a decisión, aprovechando las fortalezas combinadas de la inteligencia humana y de la máquina. Consideraciones éticas y legales relacionadas con la IA se integran cuidadosamente en el proceso a través de la creación de un marco dedicado.
Los desarrollos del proyecto serán evaluados tanto en el mundo real como en simulaciones. Se realizarán pruebas de campo utilizando los ocho vehículos autónomos del consorcio, desplegados en varias instalaciones de prueba y carreteras públicas. Para la validación virtual, se introducirán nuevos entornos de co-simulación.
Se han pre-seleccionado cuatro casos de uso principales para guiar la dirección técnica del proyecto. A través de estos esfuerzos, HIDDEN aspira a crear sistemas CCAM que no solo sean tecnológicamente avanzados, sino también profundamente arraigados en principios éticos, diseño centrado en el ser humano y cumplimiento normativo, estableciendo un nuevo estándar para la tecnología de vehículos autónomos.
Datos
HIDDEN desarrolla un marco de inteligencia híbrida que fusiona datos de comunicaciones Vehicle‑to‑Everything (V2X), sensores de infraestructura, otros vehículos y monitoreo de la mirada del conductor para construir una conciencia colectiva avanzada. El sistema detecta objetos ocultos y usuarios vulnerables de la carretera (VRUs), predice sus trayectorias a corto plazo utilizando modelos de comportamiento y alimenta esta información a algoritmos de toma de decisiones en tiempo real que son explicables y alineados con los estilos de conducción humanos y principios éticos.
- Datos de sensores y percepción de vehículos conectados y automatizados (incluyendo cámaras, lidar, radar y comunicaciones V2X).
- Datos de infraestructura al borde de la carretera y de usuarios vulnerables de la carretera compartidos a través de V2X.
- Datos de monitoreo de la mirada del conductor y estado utilizados para modelar el comportamiento humano.
- Modelos de comportamiento y datos de simulación de entornos de co-simulación para la predicción de trayectorias y la toma de decisiones.
Resultados
HIDDEN comenzó el 1 de julio de 2025 y durará 36 meses. Los resultados se irán publicando durante la ejecución del proyecto.
Para amplificar el impacto, el consorcio está comprometido en interactuar activamente con los interesados en CCAM en toda Europa y más allá, manteniendo un diálogo continuo con las autoridades de homologación de tipo de la UE y los grupos de trabajo de la UNECE, y promoviendo soluciones maduras para la estandarización.
Los resultados esperados incluyen:
- mejor capacidad para detectar VRUs y objetos ocultos,
- toma de decisiones éticamente alineada que mejora la seguridad y la confianza,
- y demostraciones de prueba de concepto en cuatro escenarios urbanos desafiantes.