Design and Electronic Implementation of Machine Learning-based Advanced Driving Assistance Systems
- Autores: Oscar Mata Carballeira
- Directores de la Tesis: Inés del Campo Hagelström (dir. tes.), María Victoria Martínez González (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2022
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: Luis M. Bergasa Pascual (presid.), Estibaliz Asua Uriarte (secret.), José Luis Calvo Rolle (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Física por la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: ADDI
- Resumen
Esta tesis tiene como objetivo contribuir al desarrollo y perfeccionamiento de sistemas avanzados a la conducción (ADAS). Para ello, basándose en bases de datos de conducción real, se exploran las posibilidades de personalización de los ADAS existentes mediante técnicas de machine learning, tales como las redes neuronales o los sistemas neuro-borrosos. Así, se obtienen parámetros característicos del estilo cada conductor que ayudan a llevar a cabo una personalización automatizada de los ADAS que equipe el vehículo, como puede ser el control de crucero adaptativo. Por otro lado, basándose en esos mismos parámetros de estilo de conducción, se proponen nuevos ADAS que asesoren a los conductores para modificar su estilo de conducción, con el objetivo de mejorar tanto el consumo de combustible y la emisión de gases de efecto invernadero, como el confort de marcha. Además, dado que esta personalización tiene como objetivo que los sistemas automatizados imiten en cierta manera, y siempre dentro de parámetros seguros, el estilo del conductor humano, se espera que contribuya a incrementar la aceptación de estos sistemas, animando a la utilización y, por tanto, contribuyendo positivamente a la mejora de la seguridad, de la eficiencia energética y del confort de marcha. Además, estos sistemas deben ejecutarse en una plataforma que sea apta para ser embarcada en el automóvil, y, por ello, se exploran las posibilidades de implementación HW/SW en dispositivos reconfigurables tipo FPGA. Así, se desarrollan soluciones HW/SW que implementan los ADAS propuestos en este trabajo con un alto grado de exactitud, rendimiento, y en tiempo real.
