Innovating Works

PID2021-124335OB-C21

Financiado
APRENDIZAJE PROFUNDO PARA VEHICULOS AUTONOMOS
DESPUES DEL CONFINAMIENTO DEBIDO AL VIRUS COVID-19, LAS PRUEBAS Y ENSAYOS DE VEHICULOS ELECTRICOS AUTONOMOS (VEA) SE HAN INCREMENTADO EN ENTORNOS REALES, AUNQUE EN ZONAS ESPECIFICAS. SU APLICACION SE VE POSIBLE DEBIDO EN GRAN PART... DESPUES DEL CONFINAMIENTO DEBIDO AL VIRUS COVID-19, LAS PRUEBAS Y ENSAYOS DE VEHICULOS ELECTRICOS AUTONOMOS (VEA) SE HAN INCREMENTADO EN ENTORNOS REALES, AUNQUE EN ZONAS ESPECIFICAS. SU APLICACION SE VE POSIBLE DEBIDO EN GRAN PARTE A LA APLICACION DE DIVERSAS TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EN CONCRETO EL APRENDIZAJE PROFUNDO (AP).PARA QUE LOS VEAS PUEDAN DESPLAZARSE POR EL ENTORNO DE UNA MANERA SEGURA, NO BASTA CON LA MERA DETECCION Y CLASIFICACION DE LOS OBJETOS QUE HAY A SU ALREDEDOR, SINO QUE ADEMAS SE DEBE DE PREDECIR CUAL VA A SER SU TRAYECTORIA EN LOS PROXIMOS INSTANTES. LOS VEAS, AL IGUAL QUE UN CONDUCTOR HUMANO, TIENEN QUE SER CAPACES DE INTUIR SI UN PEATON VA A GIRAR PARA CRUZAR POR UN PASO DE CEBRA O VA A SEGUIR CAMINANDO O EL COCHE QUE VA DELANTE VA A CAMBIAR DE CARRIL, AUNQUE NO LO INDIQUE CON LOS INTERMITENTES. COMO DIFICULTADES SE TIENEN LA OCLUSION PARCIAL O TOTAL QUE PRODUCE UNA PERDIDA MOMENTANEA DE VISTA DEL OBJETO Y LAS DIFERENTES FORMAS DE MOVERSE Y COMPORTARSE DE PEATONES, CICLISTAS, MOTORISTAS, COCHES, CAMIONES Y AUTOBUSES. SE TRABAJARA EN DOS ENFOQUES, TODOS ELLOS USANDO AP. EL PRIMERO DISEÑANDO UN SISTEMA MULTI ETAPA DE DETECCION/SEGUIMIENTO/PREDICCION Y EL SEGUNDO DISEÑANDO SISTEMAS END-TO-END QUE LAS ENGLOBEN.OTRO OBJETIVO ES EL AUTOCONOCIMIENTO PARA EL RAZONAMIENTO Y LA TOMA DE DECISIONES CON INCERTIDUMBRE. UN AGENTE AUTONOMO DEBE SER CAPAZ DE INTERACTUAR CONTINUAMENTE CON ENTORNOS DINAMICOS MULTIMODALES MIENTRAS APRENDE CONCEPTOS NOVEDOSOS QUE NO HAN SIDO MODELADOS PREVIAMENTE. ESTE ENTENDIMIENTO PROPIO SE DENOMINA AUTOCONOCIMIENTO. SE INTEGRARA UN MODELADO MULTIMODAL DEL AUTOCONOCIMIENTO A PARTIR DE SEÑALES DE DIFERENTES FUENTES. SE ESTUDIARA UNA NUEVA METODOLOGIA BASADA EN UN MODELO DE CONMUTACION PROBABILISTICO Y UN BANCO DE REDES NEURONALES GENERATIVAS ADVERSARIAS PARA MODELAR LA INFORMACION VISUAL Y EL POSICIONAMIENTO DE UN VEHICULO AUTONOMO.FINALMENTE, OTRO OBJETIVO ES COMBINAR LAS INFRAESTRUCTURAS DE SERVICIOS ENERGETICOS DE LAS REDES DE DISTRIBUCION DE ELECTRICIDAD CON VEAS EN UN MARCO DE SERVICIOS QUE PERMITA UN CONCEPTO NOVEDOSO DE GESTION DE FLOTAS DE VEAS, AUMENTE LA FIABILIDAD Y EL FUNCIONAMIENTO DE LAS INFRAESTRUCTURAS DE REDES INTELIGENTES Y ABRA NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO PARA VEAS Y OPERADORES DE FLOTAS. EL MARCO DE "ENERGIA COMO SERVICIO" COMBINARA EL V2G PARA EL INTERCAMBIO DE ENERGIA Y LA GESTION DE LA ENERGIA ENTRE LA RED INTELIGENTE Y EL VEA. EL OBJETIVO PRINCIPAL DEL MARCO DE "ENERGIA COMO SERVICIO" ES DOBLE: EN PRIMER LUGAR, MEJORAR LA CARGA INTELIGENTE DEL VEA "EN RUTA" TENIENDO EN CUENTA NO SOLO LAS LIMITACIONES DEL TRAFICO RODADO, SINO TAMBIEN LAS DE LAS REDES DE DISTRIBUCION DE ELECTRICIDAD (SOBRECARGAS, SOBRETENSION, ETC.) EN EL PUNTO DE CONEXION DE LA ESTACION DE CARGA, Y EN SEGUNDO LUGAR, EL DESARROLLO DE UN MODELO DE AGREGADOR DE ENERGIA DE FLOTA DE VEAS PARA PROPORCIONAR SERVICIOS DE ENERGIA DE FLEXIBILIDAD V2G A LA RED DE DISTRIBUCION DE ELECTRICIDAD. LA ELECTROMOVILIDAD FUTURA DISEÑA UN ESCENARIO EN EL QUE LA COMPLEJIDAD DEL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRES AUMENTARA NOTABLEMENTE Y DONDE LAS TECNICAS DE OPTIMIZACION TRADICIONALES FALLARAN. EN ESTE PROYECTO, EL MARCO DE ENERGIA COMO SERVICIO SE BASARA EN TECNICAS DE APRENDIZAJE POR REFUERZO QUE HARAN FRENTE A LAS INCERTIDUMBRES RELACIONADAS CON EL PROCESO DE CARGA/ DESCARGA DE ENERGIA Y CON LA GENERACION ESTOCASTICA DE ENERGIA A PARTIR DE FUENTES DE ENERGIA RENOVABLES UBICADAS EN LA RED ELECTRICA. EHICULOS AUTONOMOS\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\VEHICULOS ELECTRICOS ver más
01/01/2021
UC3M
109K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 109K€
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 1332