{"id":13862,"date":"2019-12-11T14:12:25","date_gmt":"2019-12-11T14:12:25","guid":{"rendered":"https:\/\/segvauto.es\/?p=13862"},"modified":"2021-11-12T13:50:05","modified_gmt":"2021-11-12T13:50:05","slug":"nueva-base-de-datos-publica-prevention-para-la-prediccion-de-intenciones-y-movimientos-de-otros-vehiculos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/segvauto.es\/en\/nueva-base-de-datos-publica-prevention-para-la-prediccion-de-intenciones-y-movimientos-de-otros-vehiculos\/","title":{"rendered":"Nueva base de datos p\u00fablica \u2013 PREVENTION \u2013 para la predicci\u00f3n de intenciones y movimientos de otros veh\u00edculos"},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=\u00bb1&#8243; _builder_version=\u00bb3.22&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_row _builder_version=\u00bb3.25&#8243; background_size=\u00bbinitial\u00bb background_position=\u00bbtop_left\u00bb background_repeat=\u00bbrepeat\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb3.25&#8243; custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.10.8&#8243; background_size=\u00bbinitial\u00bb background_position=\u00bbtop_left\u00bb background_repeat=\u00bbrepeat\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n<div class=\"post-content\">\n<p>Un nuevo dataset \u2013 PREVENTION (<a href=\"https:\/\/prevention-dataset.uah.es\/\">https:\/\/prevention-dataset.uah.es\/<\/a>) \u2013 centrado en la predicci\u00f3n de intenciones y movimiento de veh\u00edculos ha sido recientemente publicado tras su presentaci\u00f3n en el IEEE Intelligent Transportation Systems Conference 2019 (Auckland, New Zealand). Los datos han sido capturados usando el veh\u00edculo DRIVERTIVE equipado con 3 radares, 1 LiDAR 360\u00ba y 2 c\u00e1maras de alta resoluci\u00f3n, as\u00ed como datos de GPS, IMU y bus CAN. El rango de distancia disponible (hasta 80m alrededor del veh\u00edculo y 200m en la parte frontal), y el n\u00famero y variedad de secuencias, cambios de carril, etc., lo posicionan como uno de los dataset p\u00fablicos m\u00e1s rico en informaci\u00f3n del momento, para poder entrenar y validar algoritmos de predicci\u00f3n.<\/p>\n<p>Los conductores conducimos de forma predictiva, anticipando los potenciales cambios de carril y movimientos de los veh\u00edculos que nos rodean, y actuando en consideraci\u00f3n. Esta conducci\u00f3n predictiva mejora la seguridad y la eficiencia de nuestros desplazamientos. Los veh\u00edculos aut\u00f3nomos deben disponer de estas capacidades tambi\u00e9n, y para poder dise\u00f1ar y validad algoritmos precisos, es necesario disponer de una gran cantidad de datos. Investigadores de la Comunidad de Madrid que participan en el Programa SEGVAUTO 4.0-CM acaban de publicar el PREVENTION dataset, con m\u00e1s de 356 minutos de grabaci\u00f3n, correspondientes a 540 kil\u00f3metros. Se dispone de un total de 3.000 trayectorias y 1,3 millones de anotaciones etiquetadas mediante un proceso semi-autom\u00e1tico que proporciona un identificador \u00fanico para cada veh\u00edculo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/segvauto.es\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Diapositiva2-1-1024&#215;576-1.png\u00bb title_text=\u00bbDiapositiva2-1-1024&#215;576&#8243; _builder_version=\u00bb4.10.8&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/segvauto.es\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Diapositiva3-1-1024&#215;576-1.png\u00bb title_text=\u00bbDiapositiva3-1-1024&#215;576&#8243; _builder_version=\u00bb4.10.8&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.10.8&#8243; background_size=\u00bbinitial\u00bb background_position=\u00bbtop_left\u00bb background_repeat=\u00bbrepeat\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n<div class=\"post-content\">\n<p>Hay m\u00e1s de 900 cambios de carril disponibles, con unos datos que contemplan un rango de distancia de hasta 80m en todas las direcciones, y de hasta 200m en la parte frontal. Las trayectorias disponibles son adem\u00e1s de gran precisi\u00f3n gracias a la fusi\u00f3n de datos provenientes de hasta tres tipos de sensores diferentes, tomando lo mejor de cada uno en cada caso.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Este dataset mejora por mucho los datos disponibles hasta la fecha para abordar problemas de predicci\u00f3n de movimiento, intenciones y acciones de otros veh\u00edculos, algo que es fundamental para desarrollar sistemas aut\u00f3nomos eficientes y seguros. Ya se han desarrollado trabajos preliminares para la predicci\u00f3n de cambios de carril usando im\u00e1genes, y predicci\u00f3n de trayectorias futuras usando datos de radar.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La base de datos PREVENTION ha sido presentada ante la comunidad cient\u00edfica internacional en el congreso internacional IEEE Intelligent Transportation Systems Conference 2019, que tuvo lugar en Auckland (New Zealand) entre el 27 y el 30 de octubre del 2019, y se encuentra disponible en el siguiente enlace web:\u00a0<a href=\"https:\/\/prevention-dataset.uah.es\/\">https:\/\/prevention-dataset.uah.es\/<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un nuevo dataset \u2013 PREVENTION (https:\/\/prevention-dataset.uah.es\/) \u2013 centrado en la predicci\u00f3n de intenciones y movimiento de veh\u00edculos ha sido recientemente publicado tras su presentaci\u00f3n en el IEEE Intelligent Transportation Systems Conference 2019 (Auckland, New Zealand). 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Adem\u00e1s, su versatilidad permite que sea implementado en cualquier plataforma, desde un tel\u00e9fono m\u00f3vil hasta el propio navegador del veh\u00edculo.<\/p>\r\n<p>Los sistemas de asistencia al conductor, com\u00fanmente denominados ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), han sido objeto de estudio en la \u00faltima d\u00e9cada, debido a que el error humano se considera un factor importante en los accidentes de tr\u00e1fico. La National Highway Traffic Safety Administration (<a href=\"https:\/\/www.nhtsa.gov\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NHTSA<\/a>) del Departamento de Transporte de Estados Unidos, estima en un 94% el factor humano como causa de accidente en comparaci\u00f3n con otras causas como son otros veh\u00edculos, el medio ambiente, y razones cr\u00edticas desconocidas.<\/p>\r\n<p>Gracias a estas nuevas tecnolog\u00edas, se persigue contribuir al objetivo de reducir significativamente los accidentes de tr\u00e1fico consiguiendo una conducci\u00f3n m\u00e1s segura y c\u00f3moda en escenarios complejos para la conducci\u00f3n, entre los que destacan las incorporaciones a v\u00edas principales como son autov\u00edas o autopistas. Estudios anteriores realizados por el equipo de investigadores del INSIA respaldan que esta maniobra supone una alta carga de atenci\u00f3n para el conductor, ya que debe recalcular constantemente la informaci\u00f3n de la v\u00eda y la posici\u00f3n y velocidad de otros veh\u00edculos que le rodean. Adem\u00e1s, significa afrontar decisiones en un intervalo de tiempo relativamente corto, en el que un fallo en la maniobra puede tener consecuencias fatales.<\/p>\r\n<p><a href=\"https:\/\/www.madrimasd.org\/notiweb\/noticias\/ingenieria-automovil-psicologia-se-unen-mejorar-seguridad-volante\">NOTICIA COMPLETA<\/a><\/p>\r\n<p>Sofia S\u00e1nchez\u2013Mateo, Elisa P\u00e9rez\u2013Moreno, Felipe Jim\u00e9nez.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/1424-8220\/20\/19\/5582\/htm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Driver Monitoring for a Driver-Centered Design and Assessment of a Merging Assistance System Based on V2V Communications<\/em><\/a>.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/journal\/sensors\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sensors<\/a>\u00a02020, 20(19), 5582;<\/p>\r\n<p>https:\/\/doi.org\/10.3390\/s20195582.<\/p>\r\n<div class=\"post-content\">\u00a0<\/div>\r\n<!-- \/wp:paragraph -->","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-13862","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-announcement"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Nueva base de datos p\u00fablica \u2013 PREVENTION \u2013 para la predicci\u00f3n de intenciones y movimientos de otros veh\u00edculos - Segvauto-5G-CM<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/segvauto.es\/en\/nueva-base-de-datos-publica-prevention-para-la-prediccion-de-intenciones-y-movimientos-de-otros-vehiculos\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_GB\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Nueva base de datos p\u00fablica \u2013 PREVENTION \u2013 para la predicci\u00f3n de intenciones y movimientos de otros veh\u00edculos - Segvauto-5G-CM\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Un nuevo dataset \u2013 PREVENTION (https:\/\/prevention-dataset.uah.es\/) \u2013 centrado en la predicci\u00f3n de intenciones y movimiento de veh\u00edculos ha sido recientemente publicado tras su presentaci\u00f3n en el IEEE Intelligent Transportation Systems Conference 2019 (Auckland, New Zealand). 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