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.
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
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Contacto
Jesús Morales Rodríguez. Tlf. 951952323, email: jesus.morales@uma.es
Jorge L. Martínez Rodríguez. Tlf. 951952322, email: jlmartinez@uma.es