[en] Automated driving has augmented the interest in evaluating the comfort experienced by passengers in vehicles. In this work, machine learning techniques are used to study the existing relationship between the comfort felt by the vehicle passengers and the signaling obtained from CAN-BUS with the intent of extracting the characteristic driver behaviors originating the discomfort. Data from the Uyanik database is analysed making use of the acceleration threshold theory to assess the comfort. First, the data is preprocessed through a chain of cleaning, normalizing, categorising and oversampling, to be suitable for the algorithms. Then, the implemented machine learning techniques, the Radial Basis Function and the Self Organized Map, are trained utilizing the vehicle data. The Radial Basis Function exhibits poor prediction and indicates an improper comfort categorisation. The Self Organized Map recognizes five different discomforting driving patterns. Each one is analysed, the association between the driving actions the discomfort level are observed and driving recommendations are formed in the nature of gas, break and steering wheel operations. Finally, making use of these analyses, a driver study is conducted allows comparing the maneuvering of the vehicle and the discomfort produced respectively by each driver. Overall, distinct conditions and specific vehicle maneuvering are responsible for producing discomfort and drivers are generally comforting. As future work, Decision Trees or Feature Selection - Extraction algorithms will be implemented, and better data categorisation will be made.

[es] La conducción automatizada ha aumentado el interés por evaluar el confort que experimentan los pasajeros en los vehículos. En este trabajo, se utilizan técnicas de aprendizaje automático para estudiar la relación existente entre el confort sentido por los pasajeros del vehículo y la señalización obtenida de CAN-BUS con la intención de extraer los comportamientos característicos del conductor que originan el malestar. Los datos de la base de datos de Uyanik se analizan haciendo uso de la teoría del umbral de aceleración para evaluar el confort. Primero, los datos se procesan previamente a través de una cadena de limpieza, normalización, categorización y sobremuestreo, para que sean adecuados para los algoritmos. Luego, las técnicas de aprendizaje automático implementadas, la Función de Base Radial y el Mapa Autoorganizado, se entrenan utilizando los datos del vehículo. La Función de Base Radial exhibe una predicción deficiente e indica una incorrecta categorización de la comodidad. El Mapa Autoorganizado reconoce cinco patrones incómodos diferentes de conducción. Cada uno es analizado, la asociación entre las acciones de conducción el nivel de incomodidad es observado y se forman recomendaciones de conducción en forma operaciones de gas, freno y volante. Finalmente, haciendo uso de estos análisis, se realiza un estudio del conductor que permite comparar la maniobrabilidad de los vehículos y la incomodidad producida respectivamente por cada conductor. En general, distintas condiciones y maniobras específicas del vehículo son responsables de producir incomodidad, y los conductores son generalmente reconfortantes. Como trabajo futuro, Árboles de Decisión o Algoritmos de Selección - Extracción serán implementados y se realizará una mejor categorización de los datos.