Resumen

Proporcionar información precisa sobre el tráfico en tiempo real es un problema inherente a los sistemas de transporte inteligentes (STI). Con el fin de mejorar la base de conocimientos de los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), los STI se interesan mucho por las técnicas de fusión de datos de todo tipo de sensores desplegados en la red de tráfico. La asistencia al conductor carece de un sistema completo de razonamiento probatorio sobre la información contextual, más concretamente cuando se trata de una combinación que incluye información sensorial interna y externa del entorno de conducción. En este artículo, proponemos un novedoso sistema de razonamiento probatorio basado en agentes que utiliza información contextual. Se basa en una serie de técnicas de tratamiento de la información, en concreto, en la teoría de las funciones de creencia y en operaciones de inferencia heurística para lograr un consenso sobre la actividad diaria de conducción en la inferencia automática. Esto es bastante diferente de otras propuestas existentes, ya que trata conjuntamente el comportamiento de conducción y las condiciones del entorno de conducción. Se presenta un estudio de caso que incluye varios escenarios de experimentos para estimar la información sobre el comportamiento basada en datos sintéticos para la predicción, la prescripción y el análisis de políticas. Nuestros experimentos arrojan resultados prometedores que invitan a la reflexión y animan a seguir investigando.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:información contextual, sistemas avanzados de asistencia al conductor, sistema global de razonamiento probatorio, teoría de las funciones de creencia, técnicas de fusión de datos, sistema de razonamiento probatorio, operaciones de inferencia heurística, técnicas de tratamiento de la información, sistemas de transporte inteligentes, información temporal sobre el tráfico
• Keywords:contextual information, advanced driver assistance systems, comprehensive evidential reasoning system, belief functions theory, data fusion techniques, evidential reasoning system, heuristic inference operations, information handling techniques, intelligent transportation systems, time traffic information