RT Conference Proceedings
T1 Estilos de conducción de un vehículo automóvil empleando la técnica de redes neuronales artificiales
T2 Artificial neural networks for driving styles clustering
A1 Garrosa Solana, María
A1 Olmeda Santamaría, Ester
A1 Gómez Amador, Ana María
A1 Díaz López, Vicente
AB La contribución del comportamiento humano en los accidentes de tráfico es un área de estudio de especial interés a la hora de abordar el problema de la seguridad vial. El principal objetivo de esta investigación es la evaluación en tiempo real de la información obtenida por una unidad de medición inercial (IMU) para caracterizar los patrones de comportamiento del conductor como una solución para mitigar la propensión al riesgo de accidente. Se propone un método basado en Redes Neuronales Artificiales para clasificar los estilos de conducción reflejados por los conductores que tomaron parte en los ensayos experimentales. Dicha categorización estará justificada por la deceleración que sufre el vehículo durante la frenada.
AB The contribution of human behaviour in traffic accidents is a point of great interest when talking about road safety. The main goal of this investigation is the real-time evaluation of the information obtained by an inertial measurement unit (IMU) to characterize the driver’s behaviour patterns as a solution to mitigate the propensity to the risk of accident. A method based on Artificial Neural Networks is proposed to classify the driving styles reflected by the drivers who took part in the experimental tests. This sorting will be conditioned by the deceleration suffered by the vehicle during braking.
PB Federación Iberoamericana de Ingeniería Mecánica
SN 978-958-52438-6-6
YR 2019
FD 2019
LK https://hdl.handle.net/10016/36817
UL https://hdl.handle.net/10016/36817
LA spa
NO Actas de: XIV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica (CIBIM 2019), 12-15 noviembre 2019, Cartagena, Colombia.
DS e-Archivo
RD 30 jun. 2024