Modelo para la Conducción Eficiente y Sostenible basado en Lógica Borrosa

Abstract

[EN] One of the main goals in the field of Intelligent Transportation systems is to promote the principles of sustainable driving by presenting good practices or systematic prototypes. In this area, one of the less studied elements is the sustainability of Urban Freight Distribution in order to carry out actions oriented to converting the distribution into a more optimal and efficient one. This way, this paper presents the improved final prototype based on a linguistic decision model developed using intelligent systems (fuzzy logic) that obtain an assessment of the efficiency or the lack of it in the driving task. This system has been designed, implemented, tested in simulation and tested and fine tuned in real vehicles in order to analyze its right performance and response.

[ES] Uno de los principales objetivos en el ámbito de los sistemas inteligentes de transporte, consiste en fomentar los principios de la conducción sostenible. En este ámbito, uno de los elementos menos estudiados desde el punto de vista de la optimización y la eficiencia es la sostenibilidad en la distribución urbana de mercancías, aspecto hacia el que se orienta parte del proyecto TECMUSA (Tecnologías para la Movilidad Urbana Sostenible y Accesible), orientado al desarrollo de herramientas que mejoran la eficiencia de este tipo de transporte urbano, desde el punto de vista del análisis de la conducción humana, en sus conductas y sus reacciones. De esta manera, este trabajo presenta un sistema basado en un modelo lingüístico de decisión desarrollado utilizando sistemas inteligentes (lógica borrosa) que obtiene una evaluación de la eficiencia en la conducción. Este sistema ha sido diseñado, implementado y probado mediante simulaciones y refinado en ensayos en vehículos reales con el fin de realizar un ajuste correcto del modelo, tomando como patrón el comportamiento de los conductores humanos en la realización de conducción eficiente o no eficiente. Este modelo puede ser utilizado como base para el desarrollo de sistemas avanzados de asistencia a la conducción orientada a la mejora de la eficiencia y la reducción de emisiones y del consumo de combustible.