Desarrollo de Prototipo de Asistencia de Cambio de Carril para Conductores de Vehículos Tipo M1

Abstract

Este proyecto tiene como objetivo principal la implementación de un prototipo de asistencia vehicular de cruce de carril diseñado específicamente para tipos de vehículo M1. A través de un enfoque técnico integral, se busca mejorar la seguridad y la eficiencia en situaciones de cambio de carril, reduciendo el riesgo de colisiones y brindando una experiencia de conducción más segura y confiable. La metodología se basa en una cuidadosa selección de componentes, considerando aspectos como resolución de cámaras, potencia de procesamiento y capacidad de detección de colisiones. La integración de estos componentes se realiza de manera estratégica, aprovechando la potencia de una Raspberry Pi para ejecutar algoritmos de detección y alerta en tiempo real. El desarrollo del proyecto abarca desde la creación del algoritmo fundamental hasta las pruebas prácticas en condiciones de tráfico reales. Se ha dado prioridad a la precisión de la detección, la efectividad de las alertas y la adaptabilidad del sistema a diversas situaciones, incluidas variaciones en la iluminación y cambios de carril bruscos. The main objective of this project is to implement a prototype for cross lane vehicle assistance specifically designed for M1 vehicle types. Through a comprehensive technical approach, the aim is to enhance safety and efficiency in lane-changing situations, reducing the risk of collisions and providing a safer and more reliable driving experience. The methodology is based on a careful selection of components, considering aspects such as camera resolution, processing power, and collision detection capabilities. The integration of these components is strategically executed, harnessing the power of a Raspberry Pi to run real-time detection and alert algorithms. The project's development encompasses everything from the creation of the fundamental algorithm to practical testing under real traffic conditions. Emphasis has been placed on the accuracy of detection, effectiveness of alerts, and adaptability of the system to various scenarios, including variations in lighting and abrupt lane changes.