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Recibir una alerta ante cualquier patrón de conducción agresivo, saber el gasto de combustible y los niveles de CO2 emitidos, valorar el dinero que nos gastamos en un trayecto y conocer las zonas urbanas que nos generan más estrés al volante. Estas son algunas de las prestaciones de la nueva versión de Driving Styles, una aplicación desarrollada por investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia, que actualmente ya se han descargado más de 5.000 conductores.
Mediante un dispositivo Bluetooth, la aplicación Driving Styles recopila información obtenida de la unidad de control electrónica del vehículo (velocidad, consumo, revoluciones del motor, aceleración etc.), los procesa y la envía al instante al teléfono móvil del usuario.
El sistema, desarrollado en la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), se conecta al puerto de diagnóstico OBD-II del vehículo –viene de serie en los coches fabricados desde el año 2000– y vía Bluetooth enlaza al smartphone. Además, en esta nueva versión, los investigadores han incorporado también el uso de bandas de frecuencia cardiaca y relojes inteligentes.
Según explican Juan Carlos Cano y Carlos M. Tavares, investigadores del grupo de Redes de Computadores de la UPV, la aplicación obtiene en tiempo real los datos provenientes del vehículo, de la banda que mide su ritmo cardíaco y del reloj inteligente, y los almacena cada segundo en una traza junto con la ubicación actual y el instante en que se ha tomado la muestra.
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En paralelo, el smartphone procesa los datos en una red neuronal para analizar el patrón de conducción y genera una clasificación (tranquilo, normal, agresivo) y una calificación porcentual dentro de esa categoría.
“Si detecta un patrón de peligrosidad al volante los usuarios reciben una alerta sobre su modo de conducción e incluso una alarma en su móvil o reloj inteligente”, añaden Cano y Tavares. Una vez se finaliza el trayecto se pueden ver estadísticas del mismo, y enviar la traza al servidor web para su almacenamiento y análisis.
Web Driving Styles
La 'app' Driving Styles se completa con una web en la que se puede ver cada ruta con más detalle, así como ofrecer una visión más global de cada conductor. “El usuario puede consultar toda la información sobre sus trayectos, con datos detallados como gráficas de aceleraciones, velocidades y mapas con las rutas realizadas. Se incluye también un análisis individualizado del comportamiento al volante, consumos, etc.”, apuntan Juan Carlos Cano y Carlos M. Tavares.
También permite conocer los los niveles de CO2 emitidos y el dinero que se gasta en un determinado trayecto con el coche, así como saber cuáles son las zonas de la ciudad que generan más estrés al volante. Además, la base de datos global de todos los conductores permitirá comparar estilos de conducción entre países.
“Con esta nueva versión hemos querido dar un paso más; nuestro objetivo es contribuir a la seguridad de los conductores y al mismo tiempo, facilitar una conducción más eficiente y económica, aportando al usuario información clave en tiempo real”, concluyen los investigadores.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
