Veure vianants, camions o cartells, entre els elements que més estressen els conductors

L'any 2024 es van comptabilitzar 1.040 accidents a les carreteres espanyoles, als quals se sumen petites col·lisions i altres problemes al volant. Darrere d'aquests accidents hi ha elements com l'excés de velocitat, la climatologia adversa i l'abús de substàncies, però també distraccions i situacions d'estrès que poden mitigar-se millorant el disseny de les infraestructures, les tecnologies d'assistència al conductor i les polítiques de seguretat viària. 

Una recerca en què ha participat la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) analitza com l'entorn visual de la carretera influeix en els nivells d'estrès dels conductors i identifica els factors que influeixen negativament en l'experiència de la conducció. Les seves conclusions obren la porta al desenvolupament d'assistents de conducció intel·ligents i a la planificació de ciutats amb menys elements estressants als seus carrers i carreteres. 

L’estudi Analyzing the visual road scene for driver stress estimation, d'accés obert, mostra les conclusions de la recerca liderada per Cristina Bustos, investigadora del grup Artificial Intelligence for Human Well-being (AIWELL), adscrit a la unitat de recerca en Salut digital, salut i benestar de la UOC.

Darrere la recerca també hi ha professorat dels Estudis d'Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació, com ara Àgata Lapedriza, investigadora líder d’AIWELL, i Albert Solé, investigador de Complex Systems (CoSIN3). També hi ha participat Javier Borge, líder de CoSIN3, així com Neska Elhaouij i Rosalind Picard, investigadores del Media Lab del Massachusetts Institute of Technology (MIT).

La importància del paisatge viari com a generador d'estrès

Els elements presents a les carreteres i als seus voltants són un factor clau en els accidents de trànsit i influeixen enormement en el benestar i en la salut de les persones que utilitzen el cotxe diàriament. Per això, abordar les causes que generen estrès entre els conductors ha estat un element central de diferents estudis en els últims anys.

La recerca realitzada per la UOC analitza aquests factors tenint en compte únicament dades visuals, sense dependre de senyals fisiològics, anàlisis facials o registres de les maniobres del vehicle. Es tracta de la primera vegada que un estudi d'aquestes característiques se centra únicament en l'aspecte visual.

Fins ara no s'havia tingut en compte que "conduïm en un context visual i que les condicions de l'escena urbana importen, ja que afecten el nivell d'estrès del conductor. El nostre estudi és el primer a analitzar el context visual de l'escena urbana com una modalitat de dades addicional per estimar l'estrès", explica l’experta.

L'equip de la UOC va utilitzar un model d'IA que avalua simultàniament les condicions del trànsit, la presència de vianants i el contingut d'elements urbans en entorns reals per estudiar el paisatge visual a gran escala. 

Es van emprar diversos models d'aprenentatge automàtic amb diferents nivells de complexitat, basats en l'anàlisi d'imatges individuals (com ara Support Vector Machines, SVM, o Convolutional Neural Networks, CNN) i de vídeos (com ara Temporal Segment Networks, TSN).

"El nostre enfocament estudia el context de la carretera, analitza com l'entorn en què es condueix afecta l'estrès del conductor i ajuda a predir-lo. Hem demostrat empíricament que l'anàlisi de l'entorn visual proporciona informació contextual valuosa sobre l'entorn viari, com per exemple la densitat del trànsit, el paisatge urbà o la presència de vianants", explica Bustos.

"Aquesta informació complementa altres fonts de dades i és fonamental per comprendre millor els factors que influeixen en el nivell d'estrès i com el disseny urbà pot impactar en la seguretat viària. El nostre estudi demostra, per primera vegada, que el context és una font d'informació rellevant que es pot processar", afegeix la investigadora.

Els vianants, altres vehicles i els senyals generen estrès

L'equip de la UOC va poder concloure que el context visual de la carretera té un paper fonamental en l'estimació de l'estrès del conductor i va poder definir quins són els elements específics que influeixen més en l'experiència al volant.

L'anàlisi d'interpretació del model d'IA va revelar que la presència de vianants i vehicles en moviment (especialment els més grans, com els camions) es troben entre els factors que generen més estrès. A aquests s'hi sumen els elements urbans que poden distreure els conductors, com els senyals, els cartells publicitaris i els passos de vianants.

"Tots aquests elements influeixen significativament en els alts nivells d'estrès dels conductors analitzats, en augmentar la complexitat i la càrrega cognitiva", explica Bustos.

Potencials aplicacions pràctiques

Aquestes troballes poden servir de guia per al disseny d'infraestructures urbanes i polítiques orientades a reduir els factors que indueixen estrès. Per exemple, podrien inspirar millores en la senyalització, en els sistemes de gestió del trànsit en àrees congestionades o en el disseny d'interseccions més segures. "En identificar quins són els elements més estressants, els planificadors urbans i les autoritats de trànsit poden adoptar mesures per mitigar aquests efectes i contribuir a tenir més seguretat viària", explica Bustos.

També sorgeix la possibilitat de desenvolupar sistemes d'assistència al conductor que monitorin en temps real l'entorn i puguin alertar el conductor o activar mecanismes de seguretat quan es detectin condicions potencialment estressants. 

"De moment, no hi ha un pla immediat per a la seva aplicació pràctica, ja que l'estudi s'ha realitzat amb un nombre limitat de conductors. No obstant això, els resultats obtinguts proporcionen una base prometedora per continuar la recerca en aquesta àrea i explorar la seva implementació en sistemes d'assistència al conductor", indica Bustos.

Els pròxims passos de la línia de recerca es basen a ampliar i diversificar les dades, explorar models multimodals que integrin altres tipus de dades no invasives (com ara informació sobre el vehicle) i perfeccionar les tècniques d'interpretació de la IA per comprendre millor els mecanismes subjacents en la detecció de l'estrès. 

Aquest projecte s’emmarca en la missió de recerca Salut digital i benestar planetari i afavoreix els objectius de desenvolupament sostenible (ODS) de l'ONU: 3, salut i benestar; 9, indústria, innovació i infraestructures, i 11, ciutats i comunitats sostenibles.

Article de referència

Bustos, C., Sole-Ribalta, A., Elhaouij, N., Borge-Holthoefer, J., Lapedriza, A., & Picard, R. (2025). Analyzing the visual road scene for driver stress estimation. IEEE Transactions on Affective Computing. DOI: https://doi.org/10.1109/TAFFC.2025.3539003

La recerca de la UOC

La UOC investiga, amb una marcada especialització en l'àmbit digital, per incidir en la construcció de la societat del futur i contribuir a les transformacions necessàries per fer front als desafiaments globals.

Els més de 500 investigadors i investigadores i més de 50 grups de recerca s'articulen al voltant de cinc unitats de recerca per abordar cinc missions: Cultura per a una societat crítica, Educació al llarg de la vida, Salut digital i benestar planetari, Tecnologia ètica i humana i Transició digital i sostenibilitat.

A més, la Universitat impulsa la transferència de coneixement i l'emprenedoria de la comunitat UOC amb la plataforma Hubbik.

Els objectius de l'Agenda 2030 per al desenvolupament sostenible de les Nacions Unides i el coneixement obert són eixos estratègics de la docència, la recerca i la transferència de coneixement de la UOC. Més informació: research.uoc.edu.