• Título:  COMPUTER VISION AND DEEP LEARNING BASED ROAD MONITORING TOWARDS A CONNECTED, COOPERATIVE AND AUTOMATED MOBILITY
• Autor:  IPARRAGUIRRE GIL, OLATZ
• Universidad:  Universidad de Navarra
• Departamento:  Ingeniería Mecánica y Materiales
• Fecha de Lectura:  11/11/2022
• Programa de doctorado:  Programa de Doctorado en Ingeniería Aplicada por la Universidad de Navarra
• Dirección: 
  • BORRO YÁGÜEZ, DIEGO (DIRECTOR)
• Tribunal: 
  • ARMINGOL MORENO, JOSÉ MARÍA (PRESIDENTE)
  • AMUNDARAIN IRIZAR, AIERT (SECRETARIO)
  • CONDE VIDAL, CRISTINA (VOCAL)
  • MATEY MUÑOZ, LUIS MARIANO (VOCAL)
  • JIMENEZ ALONSO, FELIPE (VOCAL)
• Descriptores: 
  • INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  • TECNOLOGIA DE VEHICULOS DE MOTOR
  • TECNOLOGIA DE LOS SISTEMAS DE TRANSPORTE
• Localización:  ARCHIVO DIGITAL UNIVERSIDAD DE NAVARRA
• Resumen:
  El futuro de la movilidad será conectada, cooperativa y autónoma. Todos los vehículos de la carretera estarán conectados entre sí, así como con la infraestructura. El tráfico será mixto y vehículos tripulados por humanos convivirán junto con vehículos de diferentes niveles de automatización. Este modelo de movilidad traerá consigo una mayor seguridad y eficiencia en la conducción, así como un transporte más sostenible e inclusivo. Para que este futuro sea posible, las comunicaciones vehiculares, así como los sistemas de percepción, se vuelven imprescindibles. Los sistemas de percepción son capaces de entender el entorno y adaptar la conducción al mismo (seguir la trayectoria, adecuar la velocidad, maniobras de adelantamiento, cambio de carril etc.). Sin embargo, estos sistemas autónomos tienen limitaciones que hacen que en ciertas circunstancias su funcionamiento no sea posible (baja visibilidad, tráfico denso, infraestructura en malas condiciones etc.). Este imprevisto haría que el sistema transfiera el control al conductor, lo que puede convertirse en un problema de seguridad vial. En este punto, la comunicación entre los distintos elementos de la red de carreteras cobra especial importancia, ya que el impacto de estos imprevistos puede mitigarse o incluso evitarse si el vehículo tiene acceso a información dinámica de la carretera. Esta información permitiría anticipar la desconexión del sistema automatizado y adaptar la tarea de conducción o preparar la transferencia de control de forma menos brusca. En esta tesis, se propone desarrollar un sistema de monitorización de la carretera que, instalado en vehículos que recorran la red viaria, realice una auscultación automática del estado de la infraestructura y pueda detectar a su vez eventos críticos para la conducción. En el contexto de este trabajo de investigación se pretende desarrollar tres módulos independientes: 1) un sistema de detección de niebla y clasificación del grado de visibilidad; 2) un sistema de reconocimiento de señales de tráfico; 3) un sistema de detección de defectos en las líneas de la carretera. Esta solución permitirá generar servicios cooperativos para la comunicación de eventos críticos de la carretera al resto de usuarios. Del mismo modo permitirá realizar el inventariado de activos para facilitar la gestión de tareas de mantenimiento e inversiones a los gestores de la infraestructura. Además, abre camino también a la conducción autónoma pudiendo gestionar mejor las transiciones de control en situaciones críticas y poniendo a punto la infraestructura para la acogida de vehículos con niveles de automatización elevados.