[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.

[es] La automatización de vehículos se presenta como una oportunidad para poder paliar con los grandes problemas asociados al trafico actual, como pueden ser la congestión, la accidentalidad y la contaminación medioambiental. Este trabajo final de grado, se inscribe en el proyecto "Anotación Automática de datos mediante Aprendizaje Supervisado Procedimental de Escenarios Aumentados". Se trata de un proyecto orientado al diseño de entornos virtuales donde simular y entrenar sistemas de conducción autónomos. La contribución de este trabajo se centra en analizar en que medida, el conocimiento de la normativa que regula la construcción de autopistas y autovías, pueden facilitar la generación procedimental de escenarios virtuales donde entrenar sistemas de conducción autónomos. La generación de estos escenarios virtuales, servirá de base para, en una fase posterior, entrenar una inteligencia artificial, capaz de reconocer entornos y los elementos previamente definidos con la finalidad de generar bases de datos de carácter sintético. Desde el punto de vista metodológico, el trabajo se desarrolla en dos fases: primero, se procede a la segmentación semántica de los principales elementos que se encuentran a lo largo de un vial. En la segunda, se estudia como los elementos individuales se agrupan cuando el vial requiere alguna funcionalidad especifica. Estas agrupaciones se estudian a nivel físico (distancias, grafismo utilizado, etc.), como a nivel relacional (dependencias entre los diferentes elementos individuales). A su vez, se discute el posible carácter estadístico de la distribución de estos elementos dentro de su generación automática. El resultado del trabajo consiste en la definición de elementos los cuales, he denominado bloques, en los que se establece los vínculos, tanto físicos, como relacionales entre los elementos que forman parte de estos. Las relaciones se concretan en forma de grafo. Estos han sido empleados en las primeras simulaciones por el grupo de trabajo.