Hola,
¿eres nuevo aquí?

Registrate y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

PID2019-105572RB-I00

Financiado

METODO DE IDENTIFICACION DEL TIPO DE CARRETERA BASADO EN REDES NEURONALES PARA V...

METODO DE IDENTIFICACION DEL TIPO DE CARRETERA BASADO EN REDES NEURONALES PARA VEHICULOS ELECTRICOS LA APARICION DE LOS SISTEMAS DE SEGURIDAD ACTIVA, ABS, TCS, ESP, ETC, HA PERMITIDO UN DESARROLLO FUNDAMENTAL DENTRO DE LA SEGURIDAD VIAL Y HAN REDUCIDO EL RIESGO DE SUFRIR ACCIDENTES, ESTOS SISTEMAS HAN IDO EVOLUCIONANDO DESDE SU... ver más

01/01/2019

UMA

145K€

Presupuesto del proyecto: 145K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE MÁLAGA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1951

Ver Participantes

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01

0% 100%

Participantes

UMA

Lider

Proyectos interesantes

DPI2014-59276-R METODOS PREDICTIVOS INTELIGENTES PARA LA PROTECCION DE USUAR... 117K€ Cerrado

TRA2011-29454-C03-03 SISTEMA INTELIGENTE BASADO EN AGENTES DE SOPORTE AL CONDUCTO... 85K€ Cerrado

Sistemas de freno inteligentes para una condu... Sistemas de freno inteligentes para una conducción autónoma... 543K€ Cerrado

TrustVehicle Improved trustworthiness and weather independence of conditi... 5M€ Cerrado

RobustSENSE Robust and Reliable Environment Sensing and Situation Predic... 9M€ Cerrado

Últimas noticias

27-11-2024: Videojuegos y creaci... Se abre la línea de ayuda pública: Ayudas para la promoción del sector del videojuego, del pódcast y otras formas de creación digital

27-11-2024: DGIPYME En las últimas 48 horas el Organismo DGIPYME ha otorgado 1 concesiones

27-11-2024: FUNDACION-EOI En las últimas 48 horas el Organismo FUNDACION EOI ha otorgado 2 concesiones

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE MÁLAGA

Total investigadores 1951

Presupuesto del proyecto 145K€

Descripción del proyecto LA APARICION DE LOS SISTEMAS DE SEGURIDAD ACTIVA, ABS, TCS, ESP, ETC, HA PERMITIDO UN DESARROLLO FUNDAMENTAL DENTRO DE LA SEGURIDAD VIAL Y HAN REDUCIDO EL RIESGO DE SUFRIR ACCIDENTES, ESTOS SISTEMAS HAN IDO EVOLUCIONANDO DESDE SU APARICION, SIEMPRE MANTENIENDO EL MISMO OBJETIVO, PERO UTILIZANDO PARA ELLO ALGORITMOS Y ARQUITECTURAS DE SISTEMAS DE FRENADO Y DE CONTROL DEL PAR CADA VEZ MAS AVANZADOS Y COMPLEJOS, PARA QUE ESTOS SISTEMAS FUNCIONEN ADECUADAMENTE NECESITAN MEDIR Y/O ESTIMAR CIERTOS PARAMETROS, DE ENTRE ESTOS PARAMETROS, DESTACA CON UNA IMPORTANCIA FUNDAMENTAL EL TIPO DE CARRETERA POR DONDE CIRCULA EL VEHICULO, CONOCER EL TIPO DE CARRETERA PERMITE A LOS SISTEMAS DE SEGURIDAD ACTIVA ANTICIPARSE Y GANAR EL TIEMPO NECESARIO PARA SU PREPARACION ANTE LA EXISTENCIA DE UN RIESGO, CON ELLO SE OPTIMIZA EL DESLIZAMIENTO EN LAS RUEDAS Y SE MEJORA LA DISTANCIA DE FRENADO Y LA MANIOBRABILIDAD DE LOS VEHICULOS, EL CONOCIMIENTO A PRIORI DE ESTA INFORMACION ES DE GRAN INTERES EN TODAS LAS COMPAÑIAS DE VEHICULOS Y NEUMATICOS, YA SEA PARA EL DESARROLLO DE LOS SISTEMAS DE SEGURIDAD ACTIVA Y VEHICULOS AUTONOMOS MAS PRECISOS, COMO PARA LA PREVENCION DE RIESGO EN LA INFRAESTRUCTURA VIARIA,POR ESTE MOTIVO SE PRESENTA ESTE PROYECTO, EL CUAL BUSCA DESARROLLAR UNA METODOLOGIA QUE, PERMITA CONOCER EN TODO MOMENTO LAS CARACTERISTICAS DE LA SUPERFICIE POR LA QUE CIRCULA EL VEHICULO Y CON ELLO LA ADHERENCIA EN EL CONTACTO RUEDA-CALZADA, PARA ELLO SE RECURRIRA A UN NUEVO PARADIGMA DENTRO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, LAS REDES NEURONALES DE IMPULSO (SNN), LAS SNN SON UN NUEVO TIPO DE REDES DE ULTIMA GENERACION QUE SIMULAN DE UNA FORMA MAS FIEL Y REALISTA LAS REDES NEURONALES BIOLOGICAS, PARTE FUNDAMENTAL DEL PROYECTO SE CENTRARA EN EL DESARROLLO DE LA ARQUITECTURA ADECUADA Y DEL METODO DE APRENDIZAJE DE LA RED PARA GARANTIZAR SU ADAPTACION A CUALQUIER SITUACION DE LA CONDUCCION, LA PRINCIPAL DIFICULTAD PARA LA ESTIMACION CONTINUA DEL TIPO DE CARRETERA RADICA EN LAS SITUACIONES DONDE EL DESLIZAMIENTO DE LA RUEDA ES BAJO O MUY BAJO, POR TANTO, EN ESTE PROYECTO SE ESTABLECERAN DOS ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE DEL TIPO DE CARRETERA EN FUNCION DEL GRADO DE DESLIZAMIENTO PRESENTE EN LAS RUEDAS, POR UNA PARTE, PARA EL APRENDIZAJE DE LA RED CUANDO EL ESTADO DEL VEHICULO PRODUZCA UN DESLIZAMIENTO MUY PEQUEÑO ENTRE LAS RUEDAS Y LA CALZADA SE RECURRIRA A LA MEDIDA PROPORCIONADA POR UN SENSOR DE CONTACTO QUE DETERMINARA EL COEFICIENTE DE ROZAMIENTO ENTRE NEUMATICO-CALZADA, EN SEGUNDO LUGAR, CUANDO EL DESLIZAMIENTO EN LAS RUEDAS SEA LO SUFICIENTEMENTE GRANDE, EL APRENDIZAJE SE LLEVARA A CABO MEDIANTE LA COMPARACION CON UNA MEDIDA OBTENIDA POR UNA LLANTA SENZORIZADA, ESTAS ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE COOPERARAN PARA PROVEER A LOS SISTEMAS DE SEGURIDAD CON UNA ESTIMACION DEL TIPO DE SUPERFICIE FIABLE Y ROBUSTA, PARA LLEVAR A CABO ESTE PROYECTO SE ESTUDIARA LA INFLUENCIA EN LA DETECCION DEL TIPO DE CARRETERA DE DISTINTOS PARAMETROS Y SE REALIZARAN ENSAYOS MEDIANTE UN BANCO DE NEUMATICOS Y UN VEHICULO EXPERIMENTAL, OBTENIENDO INFORMACION DE LAS CURVAS CARACTERISTICAS DE ADHERENCIA, UNA VEZ OBTENIDOS LOS PARAMETROS, SE UTILIZARAN ALGORITMOS DE ESTIMACION QUE DETERMINARAN DE FORMA CONTINUA EL TIPO DE CARRETERA POR DONDE CIRCULA EL VEHICULO, POR ULTIMO, SE LLEVARAN A CABO ENSAYOS DEL SISTEMA PROPUESTO EN DOS VEHICULOS ELECTRICOS EXPERIMENTALES PARA VALIDAR LOS RESULTADOS DE LA ESTIMACION Y DE LA OBTENCION DEL TIPO DE CARRETERA EN SISTEMAS EMBARCADOS EN TIEMPO REAL, TIPO CARRETERA\ADHERENCIA\SEGURIDAD ACTIVA\REDES NEURONALES\ALGORTIMO DE ESTIMACION

Conecta tu I+D

Entra hoy

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores