RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Fuzzy detection of events in driving for DriveSafe application
A1 Arroyo Masa, César
K1 Automóviles
K1 Seguridad vial
K1 Conducción eficiente
K1 Informática
K1 Computer science
AB En los últimos años ha habido un creciente interés en monitorizar el comportamiento de los conductores usando para ello "smartphones" dada su alta tasa de penetración en el mercado. Los sensores inerciales embebidos en estos dispositivos son clave para realizar esta tarea de monitorización. La mayor parte de aplicaciones hoy en día hacen uso de umbrales fijos para detectar los eventos que se producen en la conducción a partir de los datos aportados por los sensores inerciales. Sin embargo, los valores dados por los sensores pueden ser distintos ya que dependen de muchos parámetros. En este documento presentamos un clasificador adaptativo basado en Lógica Borrosa para identificar repentinas acciones que se producen en la conducción (acelerones, frenazos, volantazos) así como baches e irregularidades presentes en la carretera, a partir únicamente de la información de los sensores inerciales y el GPS. En primer lugar, se propone un método de calibración continuo para ajustar los umbrales de decisión de las funciones miembro, para determinar la posición del teléfono y las características dinámicas del vehículo. En segundo lugar, se desarrolla una capa de alto nivel para hallar otras maniobras que realice el conductor y puedan ser útiles para evaluar su comportamiento. Para validar el clasificador usamos la base de datos UAH-Driveset que incluye más de 500 minutos de conducción naturalista, y comparamos los resultados con los obtenidos en la anterior versión de DriveSafe, basada en umbrales fijos. Los resultados muestran una notable mejora en la detección de eventos respecto a la anterior versión.
YR 2016
FD 2016
LK http://hdl.handle.net/10017/29018
UL http://hdl.handle.net/10017/29018
LA eng
DS MINDS@UW
RD 23-abr-2024