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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/10008| Title: | Estudio y aplicación de técnicas de Inteligencia Artifical para la asistencia de conducción en vehículos autónomos |
| Authors: | Mújica Vargas, Dante%229106 |
| Issue Date: | 2025-03-12 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | conductor en otras actividades, esta inatención con frecuencia conlleva a situaciones de riesgo que abarcan desde una pérdida material hasta accidentes mortales. Con el objetivo de tratar de minimizar el error humano, la Sociedad de Ingenieros Automotrices (SAE) sugiere que en ia actividad de conducción autónoma se implementan sistemas para asistencia que brindan alertas y /o recomendaciones con base a la detección de obstáculos en el entorno, conservación y cambio de carriles, así como el monitoreo del conductor en tiempo real, de tal forma que se detecten y alerten posibles situaciones de riesgo que representen un peligro para el conductor y los pasajeros del vehículo. Este trabajo de investigación tiene por objeto desarrollar un par de asistentes de conducción. E, primero de ellos permitirá monitorear el estado de atención del conductor: de manera específica, detectar de la postura de la cabeza (hacia arriba, abajo, derecha o izquierda), estimar la mirada (hacia arriba. abajo, derecha, izquierda o está observado hacia adelante) y detectar de fatiga ( está bostezando o parpadeando). Mientras que el segundo. estará enfocado en el trazado y selección de trayectorias para un vehículo autónomo, en las tareas de conservación y/o cambio de carril. De manera preliminar la metodología se que sugiere para el primer asistente, requiere la detección de la postura de la cabeza, la estimación de la mirada y la detección de la fatiga, estas tres tareas se deben realizar mediante Aprendizaje Profundo, mientras que el reconocimiento del estado de concentración se pretende utilizar un controlador difuso. Mientras que para el segundo asistente, se contempla utilizar el espacio de Frenet para generar las trayectorias mediante algoritmos polinom1ales, y hacer la selección de la se apegue a las condiciones mediante un método de toma de decisiones con múltiples criterios basado en la rusa. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/book |
| Appears in Collections: | Departamento de Ciencias Computacionales |
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