Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.author
Vazquez, Raimundo Damian  
dc.contributor.author
Masson, Favio Roman  
dc.date.available
2023-08-28T10:17:29Z  
dc.date.issued
2020  
dc.identifier.citation
Modelo de predicción de intención de un conductor en la entrada de una rotonda; 2020 IEEE Congreso Bienal de Argentina; Resistencia; Argentina; 2020; 1-5  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/209446  
dc.description.abstract
En este trabajo se presentan los resultados preliminares de una estrategia para estimar la intención de un conductor que ingresa a una rotonda, en particular la predicción, antes de la acción, de detenerse o seguir. En situaciones reales, la detección de que un conductor va a continuar o parar al ingreso no es suficiente para implementar estrategias de reducción de riesgo, por esto la relevancia de reconocer una posible acción de este tipo antes que se produzca. El método propuesto utiliza información cinemática y de posición de un vehículo en los metros previos al comienzo de la rotonda para alimentar una red neuronal basada en modelos LSTM que predice la probabilidad de que el vehículo pare o siga en el ingreso a una rotonda antes de ingresar.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Institute of Electrical and Electronics Engineers  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
INTENSIÓN DEL CONDUCTOR  
dc.subject
ROTONDA  
dc.subject
LSTM  
dc.subject
ADAS  
dc.subject.classification
Control Automático y Robótica  
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información  
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS  
dc.title
Modelo de predicción de intención de un conductor en la entrada de una rotonda  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.type
info:eu-repo/semantics/conferenceObject  
dc.type
info:ar-repo/semantics/documento de conferencia  
dc.date.updated
2022-11-09T15:30:53Z  
dc.journal.pagination
1-5  
dc.journal.pais
Estados Unidos  
dc.description.fil
Fil: Vazquez, Raimundo Damian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Masson, Favio Roman. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ieeexplore.ieee.org/document/9505573  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://doi.org/10.1109/ARGENCON49523.2020.9505573  
dc.conicet.rol
Autor  
dc.conicet.rol
Autor  
dc.coverage
Nacional  
dc.type.subtype
Congreso  
dc.description.nombreEvento
2020 IEEE Congreso Bienal de Argentina  
dc.date.evento
2020-12-01  
dc.description.ciudadEvento
Resistencia  
dc.description.paisEvento
Argentina  
dc.type.publicacion
Book  
dc.description.institucionOrganizadora
Institute of Electrical and Electronics Engineers  
dc.source.libro
2020 IEEE Congreso Bienal de Argentina  
dc.date.eventoHasta
2020-12-04  
dc.type
Congreso