Erosotasunean oinarritutako gidari estiloaren identifikazioa adimen artifizialaren bitartez

Abstract

Gidarien erosotasuna hobetzeari buruzko ikerketa gero eta garrantzi handiagoa duen ildoa da. Artikulu honek,ikuspuntu hori kontutan hartuta, gidatzeko estiloen identifikazioan lehen urrats bat ematen du. Lehenik eta behin,bidaiariek eroso edo ez eroso bezala kalifikatutako laginak bereizteko, zorabioa kuantifikatzen duen aldagai bateanatari-magnitude metodo sinple bat aztertzen da. Bigarrenik, zuhaitzetan oinarritutako algoritmo konplexuagobat helburu berdinarekin doitu eta ebaluatu da. Lortutako aurretiko emaitzak positiboak dira: atari-magnitudeanoinarritutako metodoak emaitza onak lortzen baditu ere, zuhaitzetan oinarritutako algoritmoak hobekuntza osohandia erakusten du, eta datu gutxirekin entrenatuta klase eroso/ez eroso iragartzeko oso eraginkorra dela frogatuda. Lortutako emaitzak askoz konplexuagoa izango den konforta ebaluatzeko lehenengo urratsaren frogapenakdira.

Research on improving the comfort of passengers while driving is becoming more popular. This study introducesa first step into driving style identification from comfort perspective. First, a simple threshold method is tested ina variable that quantifies motion sickness to separate uncomfortable and comfortable driving. Secondly, a morecomplex tree-based algorithm is trained and tested with the same purpouse. The obtained results are favourable:although the threshold method obtains good results, the tree-based algorithm shows a significant improvement,and is very effective in recognizing comfortable/uncomfortable classes with little data. These promising resultspave the way for a more complex experimentation that follows the same work.