{rfName}
Ve

Indexado en

Licencia y uso

Icono OpenAccess

Citaciones

5

Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Losada, AngelAutor (correspondencia)Páez, Francisco JavierAutor o CoautorLuque, FranciscoAutor o CoautorPiovano, LucaAutor o CoautorSanchez, NuriaAutor o CoautorHidalgo, MiguelAutor o Coautor

Compartir

26 de mayo de 2024
Publicaciones
>
Artículo
Sí

Vehicle-to-Cyclist Collision Prediction Models by Applying Machine Learning Techniques to Virtual Reality Bicycle Simulator Data

Publicado en: Applied Sciences-Basel. 14 (9): 3570- - 2024-05-01 14(9), DOI: 10.3390/app14093570

Autores:

Losada, Angel; Paez, Francisco Javier; Luque, Francisco; Piovano, Luca; Sanchez, Nuria; Hidalgo, Miguel
[+]

Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Ctr Energy Efficiency Virtual Real Opt Engn & Biom, Pozuelo De Alarcon 28223, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Univ Inst Automobile Res Francisco Aparicio Izquie, Madrid 28031, Spain - Autor o Coautor

Resumen

The study of vulnerable road users (VRUs) behavior is key to designing and optimizing driving assistance systems, such as the autonomous emergency braking (AEB) system. These kinds of devices could help lower the VRU accident rate, which is of particular interest to cyclists, who are the subject of this research. To better understand cyclists' reaction patterns in frequently occurring collision scenarios in urban environments, this paper focuses on developing a virtual reality (VR) simulator for cyclists (VRBikeSim) that incorporates eye-tracking functionality. The braking and steering systems were calibrated by means of on-track tests with a sensorized bicycle in order to improve the accuracy of the bicycle virtual model. From the data obtained in the virtual tests, a battery of predictive models was built using supervised machine learning classifiers. All of them exhibited an accuracy higher than 85%, especially the K-Nearest Neighbors model. This model allowed us to obtain the best balance between the prediction of avoidance and collision cases, as well as enabling computationally lower times to be incorporated into the decision-making algorithm of an AEB system.
[+]

Palabras clave

Autonomous emergency braking (aebAutonomous emergency braking (aeb)CollisionMachine learningPerformance metricsPredictive collision modelVirtual reality cyclist simulator (vrbikesim)Vulnerable road users (vrus)

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Applied Sciences-Basel debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 50/179, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Engineering, Multidisciplinary. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Engineering (Miscellaneous).

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-05:

  • WoS: 2
  • Scopus: 3
[+]

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 28 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    [+]

    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (LOSADA ARIAS, ANGEL) y Último Autor (HIDALGO MONJARDIN, MIGUEL).

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido LOSADA ARIAS, ANGEL.

    [+]

    Reconocimientos ligados al ítem

    This study benefited from the research activities developed by INSIA-UPM and CEDINT-UPM.
    [+]