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Registrando con sus múltiples sensores y cámaras distintos perfiles de conductor, el vehículo autónomo podrá programarse con diferentes módulos de conducción, “para que actúe de forma más flexible, como lo haría un humano”, según explica el investigador responsable, Pedro Javier Navarro.
Los voluntarios han portado un reloj biomédico que ha captado su ritmo cardíaco, sudoración y temperatura, con el objetivo de que los futuros vehículos inteligentes puedan activar su modo autónomo para evitar accidentes como los asociados a la somnolencia o el estrés del conductor.
“El objetivo es obtener modelos de comportamiento más realistas y asociados al tipo de vía y a las situaciones de tráfico real para mejorar los vehículos autónomos”, explica el docente de la Escuela de Telecomunicación de la UPCT.
Los ensayos se han realizado en el Parque Tecnológico de Fuente Álamo, alrededor del Centro de Desarrollo e Innovación Tecnológica (CEDIT) de la Politécnica, en un entorno de tráfico controlado, y con el Cloud Incubator Car (CIC), un vehículo que dispone de sensores de alta definición que captan 1,3 millones de puntos por segundo con una precisión de dos centímetros, así como cámaras de visión y una unidad inercial con GPS.