Extensión de un plan de prácticas comunes en asignaturas de grado y master impartidas en diferentes escuelas para promover un enfoque multidisciplinar

Las prácticas en Ingeniería están generalmente orientadas a áreas muy concretas y específicas. Sin embargo, esta separación entre áreas puede llegar a provocar carencias en la formación del ingeniero, cuando éste debe desarrollar tareas multidisciplinares, donde numerosas competencias diferentes a las adquiridas en su titulación son necesarias para lograr resultados de la calidad exigida. En este artículo se presenta una experiencia de un grupo de prácticas desarrolladas entre dos Escuelas de Ingeniería de la Universidad Politécnica de Madrid en el ámbito del transporte y los sistemas inteligentes aplicados con el fin de proporcionar a los alumnos de Ingeniería Mecánica e Ingeniería Informática competencias comunes a ambas disciplinas y permitir el intercambio de conocimientos entre ellos. Estas competencias les fomentan la visión de conjunto de los problemas y facilita su integración en equipos multidisciplinares durante su carrera profesional. Este enfoque fue planteado inicialmente para dos asignaturas de grado, una de cada Escuela, y, dados los resultados satisfactorios obtenidos, la experiencia se ha extendido a otras dos materias, incluyéndose una de master, todas ellas con una misma línea de trabajo que se va complementado, de manera que los alumnos perciben que están construyendo un sistema paso a pas

HMI Design in Vehicles based in Usability and Accesibility Concepts

Presently, there are a gl'eat variety of systems to aid the driving task. Their objective is to'optimize the safety, efficiency and comfoli of the transport, improving the functionality of the cars and the highways using functionalities supplied by the Information and Communication Technologies. However, most of these technologies have not been designed following accessibility and usability principies. In this papel'we describe the design and implementation of a new generation of Human-Machine Interface for road vehicles, based in user centered design and accessibility concepts

An Experimental Study on Pitch Compensation in Pedestrian-Protection Systems for Collision Avoidance and Mitigation

This paper describes an improved stereovision system for the anticipated detection of car-to-pedestrian accidents. An improvement of the previous versions of the pedestrian-detection system is achieved by compensation of the camera's pitch angle, since it results in higher accuracy in the location of the ground plane and more accurate depth measurements. The system has been mounted on two different prototype cars, and several real collision-avoidance and collision-mitigation experiments have been carried out in private circuits using actors and dummies, which represents one of the main contributions of this paper. Collision avoidance is carried out by means of deceleration strategies whenever the accident is avoidable. Likewise, collision mitigation is accomplished by triggering an active hood system

Mejora del posicionamiento de vehículos de carretera en áreas de mala cobertura GPS

En este artículo se propone un algoritmo de map-matching que emplea las medidas de un sistema GNSS y de un sistema inercial fusionándolas mediante el empleo de un filtro de Kalman, lo que permite que se tenga posicionamiento del vehículo en el mapa digital de forma constante y precisa a pesar de encontrarse en entornos complejos. El algoritmo ha sido diseñado para funcionar en entornos agresivos para la señal GNSS, fundamentalmente entornos urbanos, donde se tienen frecuentes pérdidas o grandes deterioros de la señal GNSS. Además, el funcionamiento del filtro de Kalman ha sido pensado para intentar solucionar situaciones en las que la pérdida de señal GNSS es larga, durante las cuales se debe posicionar el vehículo únicamente con el sistema inercial, y también para intentar minimizar los errores que aparecen cuando, tras un largo tiempo sin señal GNSS, ésta se recupera y sus coordenadas se encuentran alejadas de la posición obtenida mediante el sistema inercial. Para conseguir datos más precisos del sistema inercial, se ha estudiado su comportamiento y su deriva y se corrigen, por tanto, las medidas de éste de forma variable durante su funcionamiento para obtener un posicionamiento más preciso del vehículo

Guiado de un vehículo autónomo mediante la detección de los límites del carril usando un escáner láser

Los vehículos autónomos están cada vez cobrando mayor repercusión, tanto con funciones de semiautomatización como de automatización completa. Se han explorado diferentes herramientas y tecnologías para realizar el control automático. En cuanto a tecnologías, el escáner láser 3D está cobrando gran ventaja dadas sus prestaciones. Cuando se plantea la estrategia de control en el caso de un vehículo totalmente autónomo, se pueden distinguir diversas soluciones: seguimiento de una trayectoria dada por waypoints definidos por sus coordenadas GPS, seguimiento de líneas, seguimiento del vehículo precedente, etc. Este artículo se centra en una solución para permitir el guiado autónomo de un vehículo en condiciones de pérdida de la señal GPS basándose en un escáner láser. De esta forma, se propone un algoritmo que permite la obtención de las variables necesarias para el control a partir del seguimiento de un elemento de referencia (muro, barreras laterales o líneas del carril). Con el fin de evitar la colocación del sensor en el techo del vehículo como es habitual en otros prototipos de vehículos autónomos peor que no resulta muy práctico en vehículos comerciales, se ha implementado un algoritmo basado en la simulación de la dinámica vehicular que permite mantener la robustez en las estimaciones del elemento de referencia. Se han realziado pruebas en el carril bus-VAO de la autovía A6 en la entrada a Madrid con resutados muy satisfactorios

Comparison between Floating Car Data and Infrastructure Sensors for Traffic Speed Estimation

The development of new generation Intelligent Vehicle Technologies will enable a better level of road safety and CO2 emission reductions. However, the bottleneck of all of these systems is the need of a comprehensive and reliable data. For traffic data acquisition, two sources are available today: infrastructure sensors and floating vehicles. The first ones consist on a set of static underground sensors installed in the roads; the second ones consist of the use of intelligent vehicles as mobile sensors. Both of them make use of different communication systems, V2V, V2I and I2I. In this paper we present a comparison of the performance of both kinds of traffic data source for road traffic speed estimation. A set of real experiments has been performed in several traffic conditions, using infrastructure sensors and the information retrieved by one instrumented intelligent vehicle. After processing these data, the results show the better accuracy of the floating cat data as well as its low cost in the case of a massive implantation

Floating car data augmentation based on infrastructure sensors and neural networks

The development of new-generation intelligent vehicle technologies will lead to a better level of road safety and CO2 emission reductions. However, the weak point of all these systems is their need for comprehensive and reliable data. For traffic data acquisition, two sources are currently available: 1) infrastructure sensors and 2) floating vehicles. The former consists of a set of fixed point detectors installed in the roads, and the latter consists of the use of mobile probe vehicles as mobile sensors. However, both systems still have some deficiencies. The infrastructure sensors retrieve information fromstatic points of the road, which are spaced, in some cases, kilometers apart. This means that the picture of the actual traffic situation is not a real one. This deficiency is corrected by floating cars, which retrieve dynamic information on the traffic situation. Unfortunately, the number of floating data vehicles currently available is too small and insufficient to give a complete picture of the road traffic. In this paper, we present a floating car data (FCD) augmentation system that combines information fromfloating data vehicles and infrastructure sensors, and that, by using neural networks, is capable of incrementing the amount of FCD with virtual information. This system has been implemented and tested on actual roads, and the results show little difference between the data supplied by the floating vehicles and the virtual vehicles

Integración de diferentes sistemas ADAS en un interfaz de usuario adaptado a las características del conductor

Los sistemas ADAS suponen una ayuda al conductor y se ha puesto de manifiesto el gran potencial de la integración de información proveniente de diferentes fuentes, con el fin de lograr mejoras en la seguridad superiores a la suma de los efectos individuales de cada dato aislado. Sin embargo, la proliferación de sistemas de asistencia a la conducción en los vehículos ha provocado que los interfaces de usuario puedan llegar a ser confusos, poco intuitivos y suponer una distracción para el conductor más que una ayuda. Además, existe una gran variedad de conductores con capacidades muy diversas, lo que hace que un único interfaz de usuario pueda no ser adecuado para todos ellos y deba recurrirse a adaptaciones personalizadas. En este sentido, se distinguen dos tipos de avisos. Por una parte, se incluyen los avisos de situaciones de riesgo como aproximación a curvas a velocidad excesiva, desplazamiento hacia los límites del carril, intento de adelantamiento con falta de visibilidad, circulación hacia un obstáculo, entre otras. Por otra parte, se considera la función de asistencia a la conducción lejos de las situaciones críticas de circulación, especialmente orientada a personas de edad avanzada o con alguna capacidad disminuida de forma que su percepción del entorno y/o sus tiempos de reacción sean peores que la media, de manera que se puedan paliar estar carencias con un sistema de aviso y ayuda. En el presente trabajo se muestra el diseño de un interfaz de usuario integrado para diversas aplicaciones ADAS considerando criterios de usabilidad y accesibilidad en su diseño, así como diferentes tipos de usuario

Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor

El control inteligente de vehículos autónomos es uno de los retos actuales más importantes de los Sistemas Inteligentes de Transporte. La aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la gestión automática de los actuadores del vehículo permite a los diferentes sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y a los sistemas de conducción autónoma, realizar una gestión de nivel bajo de una manera muy similar a la de los conductores humanos, mejorando la seguridad y el confort. En este artículo se presenta un esquema de control para gestionar estos actuadores de bajo nivel del vehículo (dirección, acelerador y freno). Este sistema automático de control de bajo nivel se ha definido, implementado y probado en un vehículo Citroën C3 Pluriel, cuyos actuadores han sido automatizados y pueden recibir señales de control desde un ordenador de a bordo

Traffic signs recognition for detailed digital maps development and driver assistance systems

Digital maps are considered as an additional sensor in many of the new ADAS, but these systems usually require a higher level of accuracy and detail of the maps. Among the important information that the maps should contain are the road geometry and traffic signs. In the first case, it is interesting to use accurate and fast methods for measurement. In the paper, a method based on a datalog vehicle is used. Satellite positioning and inertial measurements systems data are combined and dynamic behavior of the vehicle body is corrected measuring the movements of the suspension system. On the other hand, the information provided by traffic signs and route-guidance signs is extremely important for safe and successful driving. An automatic system that is capable of extracting and identifying these signs automatically would help human drivers enormously; navigation would be easier, allowing them to concentrate on driving the vehicle. A Computer Vision System is used to recognize and classify the different families of traffic signs combining it with GPS information to develop detailed and accurate digital maps. This sign recognition can also be used for real time warnings to the driver. Some results of test carried out in real situations are shown