[en] Road topology classification is a crucial point if we want to develop complete and safe autonomous driving systems. It is logical to think that a thorough understanding of the environment surrounding the ego-vehicle, as it happens when a human being is a decision-maker at the wheel, is an indispensable condition if we want to advance in the achievement of level 4 or 5 autonomous vehicles. If the driver, either an autonomous system or a human being, does not have access to the information of the environment, the decrease in safety is critical, and the accident is almost instantaneous, i.e., when a driver falls asleep at the wheel. Throughout this doctoral thesis, we present two deep learning systems that will help an autonomous driving system understand the environment in which it is at that instant. The first one, 3D-Deep and its optimization 3D-Deepest, is a new network architecture for semantic road segmentation in which data sources of different types are integrated. Road segmentation is vital in an autonomous vehicle since it is the medium on which it should drive in 99.9% of the cases. The second is an urban intersection classification system using different approaches comprised of metric-learning, temporal integration, and synthetic image generation. Safety is a crucial point in any autonomous system, and if it is a driving system, even more so. Intersections are one of the places within cities where safety is critical. Cars follow secant trajectories and therefore can collide; most of them are used by pedestrians to cross the road regardless of whether there are crosswalks or not, which alarmingly increases the risks of being hit and collision. The implementation of the combination of both systems substantially improves the understanding of the environment and can be considered to increase safety, paving the way in the research towards a fully autonomous vehicle.

[es] La clasificaci´on de la topolog´ıa de la carretera es un punto clave si queremos desarrollar sistemas de conducci´on aut´onoma completos y seguros. Es l´ogico pensar que la comprensi ´on de forma exhaustiva del entorno que rodea al vehiculo, tal como sucede cuando es un ser humano el que toma las decisiones al volante, es una condici´on indispensable si se quiere avanzar en la consecuci´on de veh´ıculos aut´onomos de nivel 4 o 5. Si el conductor, ya sea un sistema aut´onomo, como un ser humano, no tiene acceso a la informaci´on del entorno la disminuci´on de la seguridad es cr´ıtica y el accidente es casi instant´aneo i.e., cuando un conductor se duerme al volante. A lo largo de esta tesis doctoral se presentan sendos sistemas basados en deep leaning que ayudan al sistema de conducci´on aut´onoma a comprender el entorno en el que se encuentra en ese instante. El primero de ellos 3D-Deep y su optimizaci´on 3D-Deepest, es una nueva arquitectura de red para la segmentaci´on sem´antica de carretera en el que se integran fuentes de datos de diferente tipolog´ıa. La segmentaci´on de carretera es clave en un veh´ıculo aut´onomo, ya que es el medio por el que deber´ıa circular en el 99,9% de los casos. El segundo es un sistema de clasificaci´on de intersecciones urbanas mediante diferentes enfoques comprendidos dentro del metric-learning, la integraci´on temporal y la generaci´on de im´agenes sint´eticas. La seguridad es un punto clave en cualquier sistema aut´onomo, y si es de conducci´on a´un m´as. Las intersecciones son uno de los lugares dentro de las ciudades donde la seguridad es cr´ıtica. Los coches siguen trayectorias secantes y por tanto pueden colisionar, la mayor´ıa de ellas son usadas por los peatones para atravesar la v´ıa independientemente de si existen pasos de cebra o no, lo que incrementa de forma alarmante los riesgos de atropello y colisi´on. La implementaci´on de la combinaci´on de ambos sistemas mejora substancialmente la comprensi´on del entorno, y puede considerarse que incrementa la seguridad, allanando el camino en la investigaci´on hacia un veh´ıculo completamente aut´onomo.