Clasificación de estilos de conducción y comportamiento de conductor con monitoreo a bordo en el Área Metropolitana de Bucaramanga
Este proyecto plantea describir el patrón de conducción en el área metropolitana de Bucaramanga, mediante la adquisición de datos usando OBD-II y usando las gráficas de VSP (Vehicle Specific Power) y SAFD (Speed-Acceleration Frequency Distribution). Así mismo, clasificar el estilo de conducción y el...
- Autores:
-
Polo Martinez, Juan Diego
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Driving styles
Driving behavior
Driving pattern
Road safety
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Mechatronic
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Mecatrónica
Conductores de automóviles
Aprendizaje conjunto (Aprendizaje automático)
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Este proyecto plantea describir el patrón de conducción en el área metropolitana de Bucaramanga, mediante la adquisición de datos usando OBD-II y usando las gráficas de VSP (Vehicle Specific Power) y SAFD (Speed-Acceleration Frequency Distribution). Así mismo, clasificar el estilo de conducción y el comportamiento del conductor contribuyendo al proyecto de la Red Latinoamericana de Investigación en Energía y Vehículos (RELIEVE), llamado EFIMOVI, que busca implementar buenas prácticas para la eficiencia energética en ciudades de Latinoamérica. |
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Así mismo, clasificar el estilo de conducción y el comportamiento del conductor contribuyendo al proyecto de la Red Latinoamericana de Investigación en Energía y Vehículos (RELIEVE), llamado EFIMOVI, que busca implementar buenas prácticas para la eficiencia energética en ciudades de Latinoamérica.1. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 12 1.1. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA ............................................................................. 12 1.2. JUSTIFICACIÓN ................................................................................................... 13 1.3. OBJETIVOS .......................................................................................................... 14 1.3.1. OBJETIVO GENERAL .................................................................................... 14 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................................... 14 2. ESTADO DEL ARTE ................................................................................................... 15 2.1. ESTILO DE CONDUCCIÓN .................................................................................. 16 2.2. COMPORTAMIENTO DE CONDUCCIÓN ............................................................. 18 2.3. ALCANCES DE PROYECTOS ANTERIORES ...................................................... 25 3. MARCO TEÓRICO ...................................................................................................... 26 3.1 PATRÓN DE CONDUCCIÓN ................................................................................. 26 3.1.1. FORMAS DE DESCRIBIR EL PATRÓN DE CONDUCCIÓN .......................... 26 3.1.2. PARAMETROS CARACTERISTICOS (CP’S) ................................................. 27 3.1.3. SPEED – ACELERATION FREQUENCY DISTRIBUTION (SAPD) ................. 27 3.1.4. VEHICLE SPECIFIC POWER (VSP) .............................................................. 28 3.2 ESTILO DE CONDUCCIÓN ................................................................................... 29 3.2.1 FACTORES EN ESTILOS DE CONDUCCIÓN ................................................ 29 3.2.2. IDENTIFICACIÓN DE ESTILOS DE CONDUCCIÓN ...................................... 30 3.3. COMPORTAMIENTO DE CONDUCCIÓN ............................................................. 33 3.3.1. IMPORTANCIA DEL COMPORTAMIENTO DE CONDUCCIÓN ..................... 33 3.3.2. FACTORES QUE INFLUYEN EN EL COMPORTAMIENTO DE CONDUCCIÓN ................................................................................................................................. 34 3.3.3. MONITOREO DE CARACTERÍSTICAS .......................................................... 34 3.3.4. CATEGORIAS O TIPOS DE COMPORTAMIENTOS DE CONDUCCIÓN ANORMAL ................................................................................................................ 35 3.4. CLUSTERING ....................................................................................................... 36 3.4.1. MÉTODOS DE CLUSTERING ........................................................................ 36 4. METODOLOGÍA .......................................................................................................... 38 5. DESARROLLO DEL PROYECTO ............................................................................... 41 5.1. VEHÍCULOS ......................................................................................................... 41 5.1.1. INFORMACIÓN VEHÍCULOS ......................................................................... 41 5.1.2. CAPACITACIÓN DE CONDUCTORES .......................................................... 44 5.2. INSTRUMENTACIÓN............................................................................................ 44 5.2.1. INSTALACIÓN DE INSTRUMENTACIÓN ....................................................... 46 5.2.2. HERRAMIENTAS PARA DETERMINAR LA UBICACIÓN DEL PUERTO OBD ................................................................................................................................. 47 5.2.3. APLICACIÓN TORQUE PRO ......................................................................... 48 5.2.4. CONFIGURACIÓN TORQUE PRO ................................................................. 48 5.3. MONITOREO DE VEHÍCULOS ............................................................................. 48 5.3.1. TRATAMIENTO DE DATOS EN BRUTO ........................................................ 49 5.3.2. ELIMINACIÓN DE ATIPICIDADES ................................................................. 50 6. ANALISIS DE RESULTADOS ..................................................................................... 53 6.1. BASE DE DATOS ................................................................................................. 53 6.2 DEFINIR PARÁMETROS CARACTERÍSTICOS..................................................... 55 6.2.1. CARACTERÍSTICAS MÍNIMAS PARA DESCRIBIR PATRON DE CONDUCCIÓN ......................................................................................................... 55 6.2.2. CARACTERÍSTICAS NECESARIAS PARA LA CLASIFICACIÓN DE ESTILOS DE CONDUCCIÓN ................................................................................................... 55 6.3. PATRÓN DE CONDUCCIÓN ÁREA METROPOLITANA DE BUCARAMANGA .... 56 6.3.1. VEHICLE SPECIFIC POWER (VSP) .................................................................. 56 6.3.2 SPEED – ACELERATION FREQUENCY DISTRIBUTION (SAFD) ..................... 58 6.4. CLASIFICACIÓN DE ESTILOS DE CONDUCCIÓN ................................................. 60 6.4.1. METODOLOGIA PARA CLASIFICAR ESTILOS DE CONDUCCIÓN .............. 60 6.4.2 CLASIFICACIÓN DE ESTILOS DE CONDUCCIÓN POR CONDUCTOR ........ 62 6.5. METODOLOGIA PARA CLASIFICAR COMPORTAMIENTO DE CONDUCCIÓN..... 73 6.5.1 CLASIFICACIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE CONDUCCIÓN ....................... 75 7. CONCLUSIONES ........................................................................................................ 79 8. RECOMENDACIONES PARA TRABAJOS A FUTURO ............................................. 80 BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................... 81 ANEXOS ......................................................................................................................... 85PregradoThis project aims to describe the driving pattern in the metropolitan area of Bucaramanga, through data acquisition using OBD-II and using VSP (Vehicle Specific Power) and SAFD (Speed-Acceleration Frequency Distribution) graphs. Also, classify driving style and driver behavior contributing to the Latin American Network for Research on Energy and Vehicles (RELIEVE) project, called EFIMOVI, which seeks to implement good practices for energy efficiency in Latin American cities.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Clasificación de estilos de conducción y comportamiento de conductor con monitoreo a bordo en el Área Metropolitana de BucaramangaClassification of driving styles and driver behavior with on-board monitoring in the Bucaramanga Metropolitan AreaIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPDriving stylesDriving behaviorDriving patternRoad safetyElectronic data processingAutomobilesMechatronicAutomobile driversEnsemble learning (Machine learning)Seguridad vialProcesamiento electrónico de datosAutomóvilesMecatrónicaConductores de automóvilesAprendizaje conjunto (Aprendizaje automático)Estilos de conducciónComportamiento de conducciónPatrón de conducciónY. G. Nixon Ricardo, «Dirección de Tránsito de Bucaramanga - DTB,» 31 Diciembre 2020. [En línea]. Available: https://transitobucaramanga.gov.co/dtb/wp-content/uploads/2021/09/Parque-Automotor-diciembre-31-2020.pptx.Universidad Industrial de Santander, «Plan Maestro de Movilidad, Bucaramanga 2011- 2030,» Bucaramanga, 2011.M. A. B. Higgs, «Segmentation and Clustering of Car-Following Behavior: Recognition of Driving Patterns,» IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 16, nº 1, pp. 81-90, 2015.W. Z. K. Q. A. M. H. Alkinani, «Detecting Human Driver Inattentive and Aggressive Driving Behavior Using Deep Learning: Recent Advances, Requirements and Open Challenges,» IEEE Access, vol. 8, pp. 105008-105030, 2020.C.-P. H. T.-Y. H. H.-F. W. C.-M. S. H.-Y. C. K. L. Mu-Song Chen, «Driving behaviors analysis based on feature selection and statistical approach: a preliminary study,» The Journal of Supercomputing, vol. 75, p. 2007–2026, 2019.https://apolo.unab.edu.co/en/persons/jessica-gissella-maradey-lazaro-2ORIGINALTesis.pdfTesis.pdfTesisapplication/pdf3122103https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26153/2/Tesis.pdf154a213bbca8d5c9d5a7e22d5041ccfbMD52open accessLicencia.pdfLicencia.pdfLicenciaapplication/pdf464681https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26153/4/Licencia.pdff5587bb19a1bb66fb051f73c967a0506MD54metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26153/3/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD53open accessTHUMBNAILTesis.pdf.jpgTesis.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4588https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26153/5/Tesis.pdf.jpgec0806a55105d1dad42a72f4f3c9b6adMD55open accessLicencia.pdf.jpgLicencia.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11306https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26153/6/Licencia.pdf.jpgfef6afd826fee438e937f9792c7c47e8MD56metadata only access20.500.12749/26153oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/261532024-10-15 16:19:56.963open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |