| Revista: | Científica (México, D.F.) |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000594549 |
| ISSN: | 1665-0654 |
| Autores: | Hernández-Olivares, Zabulón Miguel1 Rosales-Silva, Alberto Jorge1 Miranda-González, Armando Adrián1 Mujica-Vargas, Dante2 Escamilla-Ambrosio, Ponciano Jorge1 Vianney-Kinani, Jean Marie1 Ortíz-Rodríguez, Floriberto1 |
| Instituciones: | 1Instituto Politécnico Nacional, 2Tecnológico Nacional de México, |
| Año: | 2023 |
| Volumen: | 27 |
| Número: | 2 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | Due to the technological advance in automation and artificial intelligence applied to the autonomy of vehicles, it has caused the levels of assistance for autonomous driving to be more relevant since, according to the INEGI from 2016 to 2020 there is a sustained decrease in the number of deceases in traffic accidents. [1] That is why the Society of Automotive Engineers SAE standardized a classification where 6 levels of driving assistance are defined which includes driving without automation to total autonomous driving. [2] This article shows the operation of an autonomous driving system having an assistance level 3 carried out through Matlab Simulink, a scenario was developed by means of an UNREAL ENGINE graphic engine that had a realistic environment that shows pedestrians and car traffic as well as different track and road layouts. The performance tests were carried out in a simulated environment where an object detector algorithm called You Only Look Once in its version 2 is used. YOLO oversees detecting cars, pedestrians, and signs by means of a camera and a LIDAR sensor. (Light Detection and Range) to extend the field of vision artificially. |
| Resumen en español | Debido al progreso tecnológico en automatización e inteligencia artificial aplicados a la autonomía de vehículos, ha surgido una mayor relevancia en los niveles de asistencia a la conducción autónoma, como lo indica un informe del INEGI que muestra una disminución en el número de muertes en accidentes de tránsito entre 2016 y 2020 [1]. Por esta razón, el Instituto Mexicano de Transporte (IMT) se basó en lo que la Sociedad de Ingenieros Automotrices (SAE, Society of Automotive Engineers) ha establecido, que es una clasificación de 6 niveles de asistencia a la conducción, que abarca desde la conducción sin automatización hasta la conducción autónoma total. Este artículo presenta el funcionamiento de un sistema de conducción autónoma en el nivel de asistencia 3, implementado Matlab Simulink, desarrollando un escenario utilizando el motor gráfico UNREAL ENGINE, el cual incluye un entorno realista con peatones, tráfico automovilístico y diferentes diseños de pistas y carreteras. Las pruebas de funcionamiento se llevaron a cabo en este entorno simulado, utilizando un algoritmo detector de objetos llamado You Only Look Once, versión 2, el cual se encarga de detectar automóviles, peatones y señalizaciones haciendo uso de una cámara y un sensor LIDAR (Detección de Luz y Rango) para ampliar el campo de visión de forma artificial. |
| Palabras clave: | detección automática de objetos, conducción autónoma, inteligencia artificial, LIDAR, YOLO |
| Keyword: | artificial intelligence, autonomous driving, LIDAR, object detection algorithm, YOLO |
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