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Diseño y construcción de un sistema para detectar, localizar y caracterizar accidentes automovilísticos

Silva Cares, Matías Ignacio January 2017 (has links)
Ingeniero Civil Eléctrico / Los accidentes automovilísticos son un grave problema mundial sin solución. La gran cantidad de heridos y muertes como resultado de choques en carretera o ciudad ha ido en aumento año tras año debido a la gran cantidad de viajes que ocurren en todo el mundo. Las estadísticas dicen que el 25\% de la gente involucrada en accidentes podría haberse salvado con una asistencia médica inmediata, es por eso que la empresa Sosmart Labs desarrolló una aplicación para detectar choques y notificar inmediatamente la ubicación y tiempo del suceso a cercanos del pasajero. Esta memoria se enmarca en el proyecto Sosmart Premium de la empresa, que consiste en diseñar y contruir un dispositivo electrónico que se ancle al vehículo y que realice la misma tarea de la aplicación Sosmart, además de implementar el sistema de comunicación y un proceso de post-procesamiento para caracterizar el accidente. El trabajo consistió en el diseño e implementación de un prototipo de dispositivo electrónico a través de la elección de componentes de mercado y fácil uso, en la que se optó por Arduino como controlador, un MPU9250 como sensor de aceleraciones y un FONA 2G como módulo para comunicaciones. Luego, se desarrolló la arquitectura completa implementando una plataforma web para recibir las notificaciones y también un programa de post-procesamiento para limpiar las señales y usando un programa de simulación 3D, recrear el accidente. El dispositivo electrónico posee un algoritmo de detección de choque autónomo que fue diseñado utilizando una base de datos de accidentes de tráfico de Estados Unidos y con ella, se desmostró que las magnitudes de aceleraciones en un choque real, poseen un valor alto que es fácil de detectar utilizando un acelerómetro de alto rango. En este caso, el MPU9250 demostró ser lo suficientemente útil para utilizar el algoritmo y discernir eficazmente de choques reales con falsos positivos. Por otro lado, el proceso notificación funcionó para los 3 canales propuestos: SMS, llamada y POST request a una plataforma web de monitoreo. Finalmente, el post-procesamiento consistió en la aplicación de filtros y zonas de histéresis para atenuar el ruido producto del sensor y con el uso de integraciones, obtener los desplazamientos y ángulos del sensor para simularlos en Unity3D. Concluyendo, se desarrolló un sistema de detección, notificación y simulación de accidenttes, en los que el sistema de detección obtuvo buenos resultados para accidentes de gran magnitud y se aislaron casos de falsos positivos, se creó la plataforma web para monitorear accidentes y en cuanto a la caracterización, el sistema desarrollado permite obtener una idea de la orientación del vehículo previo al accidente, pero no fue posible determinar la trayectoria real de este.
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Modelamiento zonal de la tasa de accidentes de tránsito en Santiago

Droguett Ovando, Sergio Enrique January 2018 (has links)
Ingeniero Civil / El presente trabajo muestra una modelación de tasas de siniestralidad vial para la ciudad de Santiago mediante modelos lineales generalizados integrando tres formulaciones matemáticas distintas, buscando comparar los resultados y estimar un modelo que se ajuste lo mejor posible a la realidad y que tenga capacidad predictiva. Dichas formulaciones corresponden a la regresión lineal Normal, regresión Poisson y regresión Binomial Negativa. Además, se utiliza el Método Empírico Bayesiano que ajusta de manera ponderada la modelación de tasas con el registro histórico de siniestros para considerar el fenómeno de regresión a la media y la sobredispersión. Además, se crean dos tipos de modelos: uno en donde las variables explicativas incluidas son significativas en todas las formulaciones, y otro donde estos regresores son estadísticamente significativos para al menos un tipo de regresión. Se utilizan variables que explican el fenómeno según lo observado en la literatura y según la disponibilidad de los datos existentes. Las fuentes de información son, principalmente, la base de datos de accidentes de tránsito de Carabineros de Chile, programas de operación del sistema de transporte público, información de bienes raíces del Servicio de Impuestos Internos y la encuesta de movilidad Origen-Destino del año 2012 del Ministerio de Transporte y Telecomunicaciones. Se consideran cinco variables predichas, correspondientes a la tasa de accidentes totales, accidentes tipo no atropello, accidentes tipo atropello, cantidad de lesionados y cantidad de fallecidos. Lo anterior con una segregación espacial a nivel de zona obtenida de la Encuesta Origen-Destino del año 2012. Se reportan estadísticos de bondad de ajuste que permiten comparar las estimaciones, junto con la predicción de accidentabilidad para el año 2015, tales como AIC y el error medio absoluto. Los principales resultados de este trabajo indican que el mejor ajuste estadístico se realiza mediante la formulación Binomial Negativa utilizando el Método Empírico Bayesiano. Con respecto a los efectos marginales en el aumento de las tasas de siniestralidad vial, un peatón más será menos riesgoso que una persona más viajando en vehículo o en buses del transporte público.

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