COVID-19 ha afectado enormemente a la industria turística y a las formas de viajar. Según las predicciones de la UNTWO, el número de llegadas de turistas internacionales crecerá lentamente para finales de 2021. Una de las formas de mantener seguros a los turistas durante los viajes es utilizar un coche personal o un servicio de coche compartido. La información basada en sensores recopilada del teléfono inteligente del turista durante el viaje permite el análisis de su comportamiento. Con este propósito, proponemos utilizar Internet de las Cosas con tecnologías de inteligencia ambiental, que permiten el procesamiento de información utilizando los dispositivos circundantes. El documento describe una solución para la predicción de la trayectoria del turista en coche, que ha sido el tema exigente de diferentes estudios de investigación en los últimos años. Presentamos un enfoque basado en el uso del modelo de red neuronal LSTM bidireccional. Mostramos el modelo de referencia del sistema de apoyo al turista para viajes de atracción en coche. El proceso de adquisición de datos del sensor y la construcción, entrenamiento y evaluación del modelo LSTM bidireccional se demuestran. Proponemos una arquitectura del sistema que utiliza el teléfono inteligente del turista para la adquisición de datos, así como dispositivos circundantes más potentes para el procesamiento de información. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para el análisis del comportamiento del viaje turístico.