Resumen

Con el rápido desarrollo de la tecnología de sensores para aplicaciones de conducción automatizada, la fusión, análisis y aplicación de datos multimodales se han convertido en el foco principal de diferentes escenarios, especialmente en el desarrollo de la tecnología de computación en el borde móvil que proporciona algoritmos más eficientes para realizar diversos escenarios de aplicación. En el presente documento, los datos del estado del vehículo y de operación fueron adquiridos por unidades de registro electrónico de identificación de vehículos motorizados embarcadas y en la carretera. Además, se estableció un modelo de movimiento y un sistema de identificación para el proceso de cambio de carril de un solo vehículo mediante computación en el borde móvil y mapeo de características autoorganizadas. Se modelaron y probaron dos escenarios: cambio de carril sin vehículos en el carril objetivo y cambio de carril con vehículos en el carril objetivo. Se encontró que el método propuesto identificó con éxito los parámetros estocásticos en el proceso de simulación de trayectoria de conducción, y la desviación estándar entre la

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Desarrollo; Tecnología de sensores; Aplicaciones de conducción automatizada; Datos multimodales; Computación en el borde móvil; Estado del vehículo
• Keywords:Development; Sensor technology; Automated driving applications; Multimodal data; Mobile edge computing; Vehicle status