Diseño de un estimador basado en redes neuronales artificiales para caracterizar la frenada de un vehículo

Resumen

Hoy en día, los vehículos inteligentes están equipados con interfaces de usuario muy avanzadas que pueden reaccionar ante las decisiones y necesidades del conductor. De esta manera mejora la dinámica vehicular según la situación de conducción evitando posibles colisiones fortuitas. Esta tecnología permite tomar decisiones sobre la conducción con un nivel de resolución superior al humano a la hora de, por ejemplo, realizar una frenada de emergencia ante un imprevisto. Con este trabajo se pretende que, en un futuro, se pueda gobernar el sistema de frenado de manera automática y que el vehículo pueda reproducir los hábitos y las formas de actuación de los conductores durante la maniobra de frenada de un vehículo, pero corrigiendo los posibles fallos humanos ligados a distracciones, falta de visibilidad y tiempos de reacción. Un sistema de frenado inteligente ha de ser capaz de obtener información de los diferentes sensores embarcados en el vehículo, procesar los datos obtenidos a través de los mismos y transformarlos en información útil para el control activo del automóvil. Con el vehículo instrumentado con los sensores capaces de proporcionar en tiempo real información sobre el sistema de frenado se llevan a cabo una serie de ensayos. Los datos obtenidos experimentalmente durante la realización de los ensayos se utilizan para el diseño de un estimador mediante la técnica de redes neuronales artificiales. Se estimarán las variables medidas por los sensores con el fin de caracterizar una frenada.