PREMOVE (PROYEXCEL_00684)
Predicción del Movimiento de los Participantes del Tráfico para la Integración Segura del Vehículo Autónomo en Áreas Urbanas
Proyecto de Excelencia 00684 de la Junta de Andalucía.
Del 5 de diciembre de 2022 al 31 de diciembre de 2025.
Resumen
Gracias a recientes avances en el desarrollo de sistemas de control inteligente, empiezan a surgir vehículos autónomos que se prueban en carretera. Pero aplicaciones en áreas urbanas, como centros de ciudades, con zonas peatonalizadas, con carriles bici y elevado tráfico, son más exigentes para el desarrollo de estos sistemas inteligentes, y en particular, del subsistema de seguridad para evitación de colisiones. En este tipo de entorno se da un patrón de circulación en el que sobre todo peatones, patinadores y ciclistas se mezclan con vehículos privados y de transporte de mercancías compartiendo el mismo espacio. Esto puede comprometer su seguridad, incluso teniendo en cuenta que los límites de velocidad en estas zonas urbanas suelen ser más bajos que en otras áreas urbanas no restringidas.
El objetivo de este proyecto es desarrollar técnicas de detección y de predicción del movimiento de los participantes del tráfico para la evitación de colisiones, que contribuya a la integración segura del vehículo autónomo en áreas urbanas restringidas. Se diseñará un sistema multi-sensor para obtener información de los participantes del tráfico y se aplicarán técnicas inteligentes, como redes neuronales profundas, apoyadas para su ajuste en entornos simulados, que se transferirán a la aplicación real y se validarán experimentalmente.
Antecedentes
Eloy Vergara Gómez (2020). Desarrollo de un simulador para el diseño de sistemas de percepción y control de vehículos autónomos en el entorno de la ampliación del Campus de Teatinos. Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Mecatrónica. Universidad de Málaga. Enlace RIUMA.
Publicaciones
Daniel Steven Gamba Correa (2023). Incorporación de sensores realistas en la simulación en CARLA de la navegación de coches autónomos. Trabajo Fin de Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica. Universidad de Málaga. Enlace RIUMA.
Alberto García Guillén (2024) Detección de agentes del tráfico en entornos urbanos en simulación utilizando Carla y ROS2. Trabajo Fin de Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica. Universidad de Málaga. Enlace RIUMA.
Jorge Montenegro, Alberto García-Guillén, Francisco M. Castro, Jorge L. Martínez, Jesús Morales (2024). Detección de participantes del tráfico en entornos urbanos sobre imágenes RGB y nubes de puntos 3D. Jornadas de Automática, 45. DOI: https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10870.
Jorge Montenegro Navarro (2024) Integración de técnicas de detección de participantes del tráfico en entornos urbanos mediante un sensor LiDAR 3D y cámaras RGB con CARLA y ROS2. Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Mecatrónica. Universidad de Málaga. Enlace RIUMA.
Jorge Montenegro, Jesús Morales, Jorge L. Martínez (2025). Integración de cámaras RGB y un LiDAR 3D para la detección de participantes del tráfico en CARLA y ROS2. Jornadas de Automática, 46. DOI: https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12062.
Natalia Jiménez Guerrero (2025) Mejora de las condiciones de tráfico en la simulación en Carla del movimiento de coches autónomos. Trabajo Fin de Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica. Universidad de Málaga. Enlace RIUMA.
David Padial, Jorge Montenegro, Juan Bravo, Jesús Morales, and Jorge L. Martinez (2025) Helmet-mounted GNSS-RTK System for Continuous Tracking of Urban Traffic Participants. HardwareX (en revisión). Preprint disponible en http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5557800
Jorge Montenegro, David Padial, Jesús Morales, and Jorge L. Martinez (2025) The PREMOVE Dataset: Multimodal Camera and 3D LiDAR Data Collection from a Car-Mounted Sensor Platform in Urban Environments. International Journal of Robotics Research (en revisión). Dataset webpage.
Contacto
Jesús Morales Rodríguez. Tlf. 951952323, email: jesus.morales@uma.es
Jorge L. Martínez Rodríguez. Tlf. 951952322, email: jlmartinez@uma.es
