Los peatones, ciclistas y usuarios de patinetes son Usuarios Vulnerables de la Carretera (VRUs) en accidentes de tráfico. El número de fallecidos y heridos en accidentes de tráfico que involucran a usuarios vulnerables de la carretera ha estado aumentando constantemente en las últimas dos décadas en los EE. UU., a pesar de que los vehículos de carretera ahora tienen sensores de percepción como cámaras para detectar el riesgo y emitir advertencias de colisión o aplicar frenado de emergencia. Los sensores de percepción como cámaras son altamente afectados por las condiciones de iluminación y climáticas. Las cámaras, el radar y el lidar no pueden detectar a los usuarios vulnerables de la carretera en situaciones parcialmente ocultas y ocultas. Este documento propone el uso de la comunicación de Vehículo-a-VRU para informar a los vehículos cercanos sobre los VRUs en trayectorias con un riesgo potencial de colisión. Se ha desarrollado una aplicación de teléfono inteligente Android con publicidad de Bluetooth de baja energía (BLE) para esta comunicación. La misma aplicación también se utiliza para recopilar datos de movimiento de los VRUs para el entrenamiento. Los datos de movimiento de los VRUs se suavizan utilizando un filtro de Kalman, y se utiliza una red neuronal LSTM para la predicción de movimiento futuro. Esta información se utiliza en un algoritmo que compara el Tiempo hasta la zona de colisión (TTZ) para el vehículo y el VRU, y emite advertencias al conductor con diferentes niveles de gravedad. El nivel de gravedad de la advertencia se basa en el análisis de datos reales de una intersección inteligente para interacciones cercanas entre vehículos y VRUs. El sistema de advertencia al conductor resultante se demuestra mediante experimentos de prueba de concepto. El método se puede ampliar fácilmente a un sistema de mitigación de colisiones de VRU.