[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.

[eu] Gidatze automatikoak ibilgailuetan bidaiariek bizi duten erosotasuna ebaluatzeko interesa areagotu du. Lan honetan, ikaskuntza automatikoko teknikak erabiltzen dira ibilgailuko bidaiariek sentitzen duten erosotasunaren eta CAN-BUSetik lortutako seinaleztapenaren arteko erlazioa aztertzeko, ondoeza eragiten duten gidariaren jokabide ezaugarriak ateratzeko asmoz. Uyanik datu-baseko datuak analizatzen dira, azelerazio-atalasearen teoria erabiliz erosotasuna ebaluatzeko. Lehenik eta behin, datuak aldez aurretik garbitu, normalizatu, kategorizatu eta gainlagindu egiten dira, algoritmoetarako egokia izan daitezen. Ondoren, inplementatutako ikaskuntza automatikoko teknikak, Oinarri Erradialaren Funtzioa eta Auto-Antolatutako Mapa, ibilgailuaren datuak erabiliz entrenatzen dira. Oinarri Erradialaren Funtzioak iragarpen txarra erakusten du eta erosotasunaren kategorizazioa oker bat adierazten du. Auto-Antolatzen Mapak bost gidatzeko eredu deseroso ezberdin ezberdintzen ditu. Bakoitza aztertzen da, ibilgailua gidatzeko ekintzen artean ondoeza maila nabaritzen da eta gidatze-gomendioak eratzen dira gas pedal, balazta eta bolante ekintzetan. Azkenik, analisi horietaz baliatuz, gidariaren azterketa bat burutu da, eta gidarien maniobragarritasuna alderatzen du, ibilgailua eta gidari bakoitzak sortutako ondoeza, hurrenez hurren. Oro har, hainbat baldintza eta ibilgailuen maniobra zehatzak ondoeza sortzeaz arduratzen dira, eta gidariak, oro har, erosoak dira. Etorkizuneko lan gisa, Erabaki Zuhaitzak edo Hautaketa - Erauzketa Algoritmoak erabiliko dira eta datuen kategorizazio hobea egingo da.