Identificación de carreteras convencionales mediante técnicas de soft computing

• Felipe Barreno Herrera ^[1] ; Matilde Santos ^[1] ; Manuel Romana ^[2]
  1. [1] Universidad Complutense de Madrid

     Universidad Complutense de Madrid

     Madrid, España

     
  2. [2] Universidad Politécnica de Madrid

     Universidad Politécnica de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 / coord. por José Luis Calvo Rolle, José-Luis Casteleiro-Roca, Isabel Fernández-Ibáñez, Óscar Fontenla Romero, Esteban Jove Pérez, Alberto J. Leira-Rejas, José Antonio López Vázquez, Vanesa Loureiro-Vázquez, María-Carmen Meizoso-López, Francisco Javier Pérez Castelo, Andrés José Piñón Pazos, Héctor Quintián Pardo, Juan Manuel Rivas Rodríguez, Benigno Antonio Rodríguez Gómez, Rafael A. Vega-Vega, 2019, ISBN 978-84-9749-716-9, págs. 162-169
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Conventional road identification by soft computing methods
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  • español

    En este trabajo se presenta un sistema de identificación basado en técnicas de Soft Computing, concretamente en lógica borrosa y sistemas neuroborrosos, para clasificación de carreteras convencionales. La variabilidad de la información de entrada y la incertidumbre generada por el solapamiento de esta información hace que la lógica borrosa sea una técnica muy adecuada para abordar este problema ya que se presentan carreteras convencionales de distinto tipo con características similares. Partiendo de datos reales de varias carreteras convencionales situadas en la Comunidad de Madrid, registrados mediante un sistema instrumental incorporado en un vehículo, se proponen varios sistemas de identificación basados en técnicas borrosas y neuro-borrosas para clasificar cada carretera bajo estudio. Los resultados obtenidos pueden resultar útiles para mejorar el confort y la seguridad en la conducción.

  • English

    This paper presents an identification system of conventional roads based on Soft Computing techniques, mainly fuzzy logic and neuro-fuzzy systems. The variability and uncertainty of the input information makes the use of fuzzy logic a very appropriate technique to address this problem. It is a fact that conventional roads that belong to different classes presents similar features. Based on real data from several conventional roads located in the Community of Madrid, registered through an instrumented vehicle, several identification systems based on fuzzy rules, neuro-fuzzy techniques inference and fuzzy clustering are proposed to classify each road under study. The results obtained can be useful to improve comfort and driving safety.