Movilidad

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha desarrollado un innovador sistema de monitorización del tráfico basado en sensores LiDAR 3D, una tecnología que utiliza pulsos de luz láser para medir distancias con gran precisión desde la infraestructura vial. El objetivo es mejorar la detección, clasificación y seguimiento de vehículos en escenarios de tráfico complejos.

La investigación surge en un contexto de creciente presión sobre las infraestructuras urbanas. Según datos del Ayuntamiento de Madrid, en la capital se realizan más de 12 millones de desplazamientos diarios, sumando los efectuados en vehículo privado, motocicleta y transporte público. Este volumen de movilidad evidencia la necesidad de contar con sistemas de monitorización del tráfico (TMS) más robustos y precisos.

El sistema propuesto utiliza sensores LiDAR 3D capaces de medir distancias con gran precisión mediante pulsos de luz láser.

Limitaciones de los sistemas tradicionales

Las tecnologías convencionales empleadas para monitorizar el tráfico, como lazos inductivos o sistemas de visión por computador, presentan limitaciones importantes cuando se enfrentan a condiciones ambientales adversas o a escenarios de tráfico muy denso.

“Las tecnologías tradicionales presentan limitaciones bajo condiciones ambientales adversas y en escenarios de tráfico de alta densidad”, explica Jose Eugenio Naranjo, investigador del Instituto Universitario de Investigación del Automóvil Francisco Aparicio Izquierdo de la UPM.

Frente a estas limitaciones, el equipo propone una arquitectura modular de monitorización basada exclusivamente en sensores LiDAR 3D, que destacan por su precisión y su capacidad para operar de forma fiable pese a cambios de iluminación o condiciones meteorológicas adversas.

Los sensores LiDAR forman parte de un conjunto de tecnologías de percepción espacial que también incluye sensores de ultrasonidos, cámaras con tecnología SLAM (simultaneous localization and mapping) y sistemas basados en visión artificial. Sin embargo, frente a los ultrasonidos —que emplean ondas acústicas y tienen un alcance limitado—, LiDAR ofrece mayor resolución, rapidez de captura y mejor funcionamiento en entornos de baja iluminación.

Arquitectura modular con algoritmos de aprendizaje automático

El sistema diseñado por los investigadores se estructura en ocho niveles modulares e independientes, lo que facilita su desarrollo, actualización e integración con otras tecnologías.

Entre sus principales innovaciones destacan:

• Métodos optimizados de sustracción de fondo para identificar vehículos.
• Algoritmos de detección en tiempo real basados en aprendizaje automático con técnicas de muestreo reducido.
• Un sistema de seguimiento multiobjeto capaz de mantener la identidad de los vehículos incluso cuando se producen oclusiones.
• Un clasificador basado en árboles de decisión que determina el tipo de vehículo a partir de sus características geométricas.

Validación en la autopista M-13 de Madrid

La metodología desarrollada por el equipo de la UPM fue validada en condiciones reales en la autopista M-13 de Madrid, donde se realizaron más de 100 horas de registro de datos.

La principal aportación del trabajo es el desarrollo de una arquitectura modular concebida desde cero para superar las limitaciones de los sistemas cerrados tradicionales.

Durante las pruebas se utilizó un pórtico instrumentado con un sensor LiDAR 3D que supervisaba una calzada de dos carriles. El sistema evaluó parámetros críticos para la gestión del tráfico como la detección, clasificación y seguimiento de vehículos.

El diseño propuesto permite además escalar la solución e integrarla con distintos sensores, abriendo la puerta a aplicaciones avanzadas en monitorización de tráfico, vehículos conectados (V2X), conducción altamente automatizada y desarrollo de autopistas inteligentes.

Infraestructuras viarias convertidas en nodos inteligentes

Según los investigadores, la principal aportación del trabajo es el desarrollo de una arquitectura modular concebida desde cero para superar las limitaciones de los sistemas cerrados tradicionales.

El enfoque permite dividir el sistema en niveles funcionales independientes, lo que facilita su evolución tecnológica, su adaptación a distintas condiciones de tráfico y su integración con plataformas cooperativas.

Además, la arquitectura está diseñada para dotar de capacidades inteligentes a elementos físicos ya existentes en la carretera, como postes, pórticos o semáforos. De esta forma, infraestructuras pasivas pueden convertirse en nodos activos de percepción distribuida, capaces de generar información precisa para los centros de gestión de tráfico y los sistemas de transporte inteligente del futuro.