Se acaba de publicar el artículo «Application of Machine Learning Techniques for Predicting Potential Vehicle-to-Pedestrian Collisions in Virtual Reality Scenarios» por investigadores del INSIA-UPM y del grupo de Realidad Virtual y Visualización de Datos del CEDINT-UPM.
El artículo, publicado en abierto en la revista «Applied Science» (MDPI) presenta algunos de los resultados obtenidos en el proyecto OPREVU [1]. En concreto, se describe como combinamos entornos de Realidad Virtual y algoritmos de aprendizaje automático para estimar la probabilidad de atropello de peatones estudiando sus comportamientos y reacciones en estas situaciones de riesgo. Se espera que los resultados descritos puedan ayudar a diseñar una nueva generación de sistemas de seguridad activa, como el sistema de frenado de emergencia, montados en vehículos comerciales.
Más información en: https://doi.org/10.3390/app122211364