Estudio en tecnologías de conducción autónoma centrados en factores humanos

Resumen

El actual desarrollo de la tecnología relativa al transporte rodado se centra en los vehículos autónomos. La presente tesis intenta conectar el futuro modelo autónomo con el presente entorno de la carretera. Se presenta un desarrollo para detectar y controlar el comportamiento de los conductores basado en la adquisición la fusión de datos. Los datos son obtenidos por los sensores del vehículo utilizando el bus de la Red de Área de Control (CAN bus), una Unidad de Medición Inercial (IMU) y un GPS. Estos datos permiten proporcionar un análisis del comportamiento del conductor y la identificación de comportamientos agresivos. Se presenta un sistema basado en aprendizaje automático y el modelo Gaussiano de mezcla o Gaussian Mixture Module (GMM), además del algoritmo expectativa-maximización o algoritmo EM. El GMM es una poderosa herramienta para el modelado estadístico, que permite identificar patrones específicos de comportamiento. Este desarrollo ha sido probado con secuencias de datos en tráfico real con diferentes conductores. Por otro lado, se expone una aplicación innovadora aprovechando el procesamiento disponible en los smartphones o teléfonos inteligentes para la detección y seguimiento de peatones, basada en la cámara monocular y los sensores incorporados en el dispositivo. En primer lugar, la aplicación detecta a los peatones basándose en el uso de referentes clásicos de la detección de peatones como es el uso del Histograma de Gradientes Orientados (HOG); basado en el modelo pin-hole, modelo para cámaras monoculares y sensores a bordo (IMU, acelerómetros...) que estima la ubicación del peatón. El último punto incluye la estimación de la ubicación del peatón basado en el enfoque del filtro Kalman (KF). Se concluye que las características del HOG resultaron mejores para la detección de peatones, ya que permite detectar a los peatones incluso en los movimientos laterales, donde el detector basado en Haar-like tenía más problemas para identificarlos. Otro ámbito mostrado es relativo a un área de investigación activa debido al rápido desarrollo de los sistemas autónomos y a la necesidad de interacción. En la presente tesis se profundiza en la cuestión específica de la interacción entre peatones y vehículos automatizados, evaluando los recientes avances en las interfaces externas hombre-máquina (eHMI), que permiten transmitir información sobre el estado y la intención del vehículo al resto de los participantes en el tráfico. Se explorarán los últimos avances y se presentarán y contextualizarán estudios que analicen su eficacia a partir de datos de retroalimentación de los peatones. Como resultado de ello, pretendemos proponer una amplia perspectiva sobre el estado actual y las técnicas recientes del eHMI y algunas directrices que fomenten la investigación y el desarrollo futuro de estos sistemas.