El proyecto SEGVAUTO-4.0-CM (2019-2023) fue un programa de investigación científica cooperativa financiado por la Comunidad de Madrid a través de su convocatoria de ayudas para programas de I+D entre grupos de investigación (TRA2016-78886-C3-1-R), coordinado por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) junto a la UAH y la UCM. El objetivo central de esta iniciativa pública fue sentar las bases tecnológicas para un ecosistema de transporte avanzado, limpio y accesible, impulsando la transferencia de conocimiento entre el sector académico y el tejido industrial del automóvil en la región.

En el plano técnico, el proyecto desplegó algoritmos de inteligencia artificial para la toma de decisiones en la conducción autónoma, sistemas de comunicación cooperativa vehículo-infraestructura (V2X) y mapeo tridimensional de alta resolución. Asimismo, integró simulaciones informáticas avanzadas para la optimización energética de vehículos limpios y entornos de realidad virtual orientados a estudiar la seguridad de los ocupantes y la interacción de los peatones con los nuevos entornos automatizados.

En el ámbito de la protección de usuarios vulnerables, los ensayos de seguridad con peatones se centraron en caracterizar el comportamiento humano en los instantes previos a un atropello utilizando entornos inmersivos de realidad virtual. Mediante simulaciones con voluntarios equipados con cascos VR y sensores biométricos, los investigadores del INSIA-UPM analizaron variables críticas como los tiempos de reacción ante la aparición inesperada de un vehículo autónomo, las trayectorias de evasión intuitivas de las personas y sus indicadores fisiológicos de estrés.