Las Redes Ad Hoc Vehiculares (VANETs) permiten la comunicación Vehículo-a-Vehículo (V2V) y Vehículo-a-Infraestructura (V2I) para mejorar la seguridad vial. Sin embargo, la evaluación confiable del estrés del conductor sigue siendo un desafío debido a la detección ruidosa, la variabilidad entre conductores y la dinámica del contexto. Este artículo propone un Sistema de Detección de Estrés del Conductor basado en Lógica Difusa (FDSDS) que emplea un Sistema de Lógica Difusa de Tipo-2 en Intervalo (IT2FLS) para modelar la incertidumbre. El FDSDS considera cuatro entradas complementarias: Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (HRV), Respuesta Galvánica de la Piel (GSR), Variación del Ángulo de Dirección (SAV) y Densidad de Tráfico (TD) para estimar el Nivel de Estrés del Conductor (DSL). Simulaciones extensas (14,641 puntos de prueba) muestran asociaciones monótonas entre DSL y las entradas, revelando que los indicadores fisiológicos dominan la influencia promedio (sensibilidad de diferencia finita: GSR 0.357, SAV 0.239, TD 0.239, HRV 0.235). En condiciones fisiológicas severas (HRV = 0.1, GSR = 0.9), el sistema produce consistentemente un alto estrés (DSL medio = 0.813; rango 0.622-0.958), mientras que condiciones fisiológicas favorables (HRV = 0.9, GSR = 0.1) generan bajo estrés incluso en tráfico desafiante (rango 0.044-0.512). Las bandas de incertidumbre del IT2FLS se amplían para condiciones intermedias, alineándose con la ambigüedad inherente de los estados de estrés moderado. Estos resultados indican que combinar factores fisiológicos, conductuales y ambientales con IT2FLS produce estimaciones de estrés interpretadas y conscientes de la incertidumbre, adecuadas para aplicaciones VANET en tiempo real.