Construcción de un dispositivo de alerta de proximidad lateral para motocicletas con Arduino

Abstract

La presente investigación aborda la alta siniestralidad de motociclistas en Ecuador, derivada de la limitación de visibilidad lateral o "puntos ciegos". El objetivo fue desarrollar y validar un Sistema Avanzado de Asistencia al Conductor (ADAS) de bajo costo. La metodología, de carácter experimental y tecnológico aplicado, integró un sensor LiDAR-Lite v3 para telemetría de precisión y un módulo de visión artificial con el algoritmo YOLOv8, procesados concurrentemente en una Raspberry Pi 4. Las pruebas se llevaron a cabo en el autódromo de Yahuarcocha, donde el sistema fue puesto a prueba siguiendo los criterios estadísticos que establece la norma ISO 5725 para evaluar qué tan exactas y repetibles son las mediciones, En estático, los números acompañaron: el peor error que se registró fue de 5.02 cm a 35 metros, una cifra que, para el tipo de aplicación que se busca, resulta más que aceptable. Ya en pista y con tráfico real, el sistema aguantó bien el ritmo. Mantuvo una sensibilidad superior al 90% y respondió sin demoras notables en las situaciones más comunes del día a día urbano como cambios de carril a velocidad moderada. Donde la cosa se puso más interesante fue por encima de los 40 km/h. Ahí el sensor de proximidad empieza a quedarse corto por sus propias limitaciones físicas, y fue justamente en ese punto donde la cámara de visión artificial demostró su valor, identificando obstáculos con suficiente anticipación como para que el sistema pudiera actuar a tiempo. Se concluye que juntar ambas tecnologías no fue un capricho de diseño, sino una decisión que tiene sentido práctico. El sistema cubre los puntos muertos de la moto y reduce genuinamente las posibilidades de un golpe lateral.