[en] Traffic studies are of great interest in today´s societies, as they provide numerous aspects of research such as studies on fleet management, on how to achieve a more efficient mobility as well as studies on road safety. The latter ones present a great importance due to their high social and economic costs caused by the elevated number of road deaths and injuries. The success of these studies can usually be observed by the implementation of certain measures and regulations by the responsible institutions. Not only public institutions are interested in these topics but also numerous private companies such as insurance and automotive companies, among others. Research on road safety is highly complex due to the interaction of multiple factors, the influence of some scenarios or the difficulty in modelling human behavior in certain circumstances. Most previous studies use experimentation methods which offer a partial and/or subjective perspective of reality. Naturalistic driving has thus become one of the most suitable methods for these kinds of studies as it has many advantages regarding the aspect of observation. It offers the possibility to continuously and inobstrusively observe the behaviour for a group of drivers in real driving conditions. However, this method has several drawbacks regarding its procedure such as large volumes of data which are difficult to handle and process, the lack of a clearly defined work methodology, data losses and the low exploitation of some data. Most of the published studies offer strategies to reduce and filter the collected data in certain road sections or in very specific events (incidents). For this reason, software programmes are developed for a specific object of study. Most of these programmes are pay software and restricted use, present unfriendly and low optimized user interfaces and have a limited capacity for the processing and analysis of the data. Geographic Information Systems (GIS) provide a cartographic representation of the dataset from the spatial component of the information. This representation model provides a clearer interpretation of the data, increasing the level of exploitation of the information. However, (positioning) data losses are quite common in these experiments. Therefore, a number of strategies are needed to obtain positioning data during the previous phase to the experiment. GNSS systems, usually complemented with differential systems or other sensors, provide the best positioning strategy in function of technical specifications, the objectives and the budget for each research project. Regarding former projects and experiments, a highly reliable procedure to recover positioning data that are missing during long time periods is proposed. This procedure presents a great importance due to the elevated cost of naturalistic driving projects. Therefore, this paper proposes a new methodology regarding the processing and analysis of naturalistic driving data from the geographic component of the information. This methodology presents a greater efficiency of use of the resources at any phase of the project: capturing, analysis and interpretation of the data. This methodology also increases the reliability of the results obtained with respect to the previous methodologies

[gl] Os estudos sobre tráfico presentan unha grande interese nas sociedades actuais, sendo posible abordalos dende un grande número de perspectivas de análise. Exemplos concretos son os estudos centrados na xestión de mercancías, a proposta de modelos de mobilidade máis eficientes e os estudos sobre seguridade vial. Este último enfoque é un dos de máis interese debido aos altos costes sociais e económicos derivados do sempre elevado número de mortes e feridos nas estradas. O éxito destos estudos ponse de manifesto a miúdo coa adopción e posta en marcha de certas medidas ou normativas por parte das instituciones responsables. O interese por estos temas non se limita únicamente ás administracións públicas, senón tamén a numerosas empresas do sector privado tales como compañías aseguradoras ou automovilísticas, entre outras. A investigación en seguridade vial presenta unha grande complexidade debido á interacción entre diversos elementos, a influenza de certos escenarios ou a dificultade na modelización do omportamiento humán en determinadas circunstancias. A maior parte de estudos precedentes empregan métodos de experimentación que ofrecen unha visión parcial e/ou subxetiva da realidade. A conducción naturalista á un dos métodos de experimentación máis óptimos para este tipo de estudios grazas as súas numerosas ventaxas, permitindo observar de forma continuada e inobstrusiva as actitudes ao volante dunha serie de conductores en condicións reais de conducción. Sen embargo, este método presenta unha serie de inconvintes asociados ao seu procedemento tales como a xeración de grandes volúmenes de datos difíciles de manexar e procesar, a falta de metodoloxías de traballo claramente aceptadas, as perdas de información e a falla de aproveitamiento dalgúns datos. A maior parte de estudos publicados plantexan estratexias de reducción e filtrado dos datos obtidos a certos tramos de vía ou eventos moi concretos. Para elo desenvolven programas informáticos propios centrados nos obxetivos específicos de análise. A maior parte destos programas son de pago e uso restrinxido, presentan interfaces de representación pouco optimizadas e ofrecen unha limitada capacidade de procesamiento e análise dos datos. Os Sistemas de Información Xeográfica (SIX) permiten obter unha representación cartográfica do conxunto de datos en función da súa compoñente espacial. A representación espacial favorece unha interpretación máis clara dos datos, además de incrementar o nivel de explotación da información. Sen embargo, as perdas de datos de posicionamento son frecuentes neste tipo de experimentos. Por esta razón, requírese a implementación dunha serie de estratexias para a adquisición de este tipo de datos durante a fase de deseño, previa ao experimento. Os sistemas GNSS, normalmente complementados con sistemas diferenciais ou outro tipo de sensores complementarios, permiten obter a mellor estratexia de posicionamento en función das especificacións técnicas, do obxectivo e do presuposto de cada un dos proxectos de investigación. No caso de proxectos e experimentos levados a cabo, propónse un procedemento altamente fiable para a recuperación de datos de posicionamento durante perdas longas. Este procedemento presenta unha gran importancia debido á grande cantidade de recursos económicos requiridos por este tipo de proxectos de conducción naturalista. Polo tanto, este traballo propón unha nova metodoloxía de procesamento e análise de datos de conducción naturalista a partires da compoñente xeográfica da información. Esta metodoloxía presenta uns maiores niveis de eficiencia no uso de recursos durante calquera das fases do proxecto: captura, análise e interpretación dos datos. Esta metodoloxía permite así mesmo incrementar a fiabilidade dos resultados obtidos respecto ás metodoloxías precedentes.