[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.

[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.