[ca] L'automatització dels vehicles es presenta com una oportunitat per poder pal·liar els grans problemes associats al tràfic actual, com poden ser la congestió, l'accidentalitat i la contaminació mediambiental. Aquest treball final de grau s'inscriu en el projecte "Anotación Automática de datos mediante Aprendizaje Supervisado Procedimental de Escenarios Aumentados". Es tracta d'un projecte orientat al disseny d'entorns virtuals on simular i entrenar sistemes de conducció autònoms. La contribució d'aquest treball es centra en analitzar en quina mesura, el coneixement de la normativa que regula la construcció d'autopistes i autovies, poden facilitar la generació procedimental d'escenaris virtuals on entrenar sistemes de conducció autònoma. La generació d'aquest escenaris virtuals servirà de base per, en una fase posterior, entrenar una intel·ligència artificial, capaç de reconèixer aquests entorns i els elements prèviament definits, amb la finalitat de generar bases de dades de caràcter sintètic. Des del punt de vista metodològic, el treball es desenvolupa en dos fases: a la primera, es procedeix a la segmentació semàntica dels principals elements que es troben al llarg d'un vial. A la segona s'estudia com els elements individuals s'agrupen quan el vial requereix alguna funcionalitat especifica. Aquestes agrupacions s'estudien tant a nivell físic (distancies, grafisme utilitzat, etc.), com a nivell relacional (dependències entre els diferents elements individuals). Tanmateix, es discuteix el possible caràcter estadístic de la distribució d'aquests elements dins la seva generació automàtica. El resultat del treball es concreta en la definició d'agrupacions d'elements als quals he denominat blocs, en els que s'estableixen els vincles tant físics com relacionals entre els elements que formen part d'aquests. Les relacions es concreten en forma de graf. Aquests, han sigut emprats en les primeres simulacions desenvolupades per el grup de treball.

[en] Vehicle automation is presented as an opportunity to alleviate the major problems associated with current traffic, such as congestion, accidents and environmental pollution. This final degree project is part of the project "Automatic Data Annotation through Supervised Procedural Learning of Augmented Scenarios". This project is oriented towards the design of virtual environments in which to simulate and train autonomous driving systems. The contribution of this work focuses on analysing the extent to which knowledge of the regulations governing the construction of motorways and dual carriageways can facilitate the procedural generation of virtual scenarios in which to train autonomous driving systems. The generation of these virtual scenarios will serve as a basis for, in a later phase, training an artificial intelligence capable of recognising environments and previously defined elements in order to generate synthetic databases. From the methodological point of view, the work is carried out in two phases: the first one is the semantic segmentation of the main elements found along a road. In the second, we study how the individual elements are grouped when the road requires a specific functionality. These groupings are studied at the physical level (distances, graphics used, etc.), as well as at the relational level (dependencies between the different individual elements). At the same time, the possible statistical character of the distribution of these elements within their automatic generation is discussed. The result of the work is the definition of elements, which I have called blocks, in which the physical and relational links between the elements that form part of them are established. The relationships take the form of a graph. These have been used in the first simulations by the working group.