Oportunidades Públicas

Fecha de Creación Descripción Mentor(es) Acciones
29/12/2025

Explorando la base de datos de vehículos autónomos de Waymo

Esta investigación de pregrado tiene como objetivo explorar el Waymo Open Motion Dataset para caracterizar el comportamiento de vehículos autónomos que operan servicios de transporte bajo demanda en seis ciudades de Estados Unidos. La hipótesis central del estudio es que los vehículos autónomos actualmente en operación presentan un comportamiento más conservador que los vehículos conducidos por humanos, lo que podría traducirse en una menor capacidad de la infraestructura vial.
Para evaluar esta hipótesis, se reconstruirán trayectorias vehiculares correspondientes tanto a vehículos autónomos como a vehículos conducidos por humanos. A partir de estas trayectorias, se identificarán segmentos de operación en condiciones cuasi estacionarias, los cuales permitirán la construcción de indicadores agregados o macroscópicos del comportamiento vehicular, tales como velocidad, densidad y flujo.
Las principales actividades del proyecto incluyen: (i) comprender la estructura y el contenido del Waymo Open Motion Dataset; (ii) extraer y procesar la información necesaria para la construcción de trayectorias vehiculares; (iii) aislar segmentos de estado estacionario a partir de dichas trayectorias; (iv) construir indicadores macroscópicos de desempeño; y (v) documentar y analizar los resultados obtenidos.

Prerequisites:
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:
PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:
Diego Guamán

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Explorando la base de datos de vehículos autónomos de Waymo

Esta investigación de pregrado tiene como objetivo explorar el Waymo Open Motion Dataset para caracterizar el comportamiento de vehículos autónomos que operan servicios de transporte bajo demanda en seis ciudades de Estados Unidos. La hipótesis central del estudio es que los vehículos autónomos actualmente en operación presentan un comportamiento más conservador que los vehículos conducidos por humanos, lo que podría traducirse en una menor capacidad de la infraestructura vial.
Para evaluar esta hipótesis, se reconstruirán trayectorias vehiculares correspondientes tanto a vehículos autónomos como a vehículos conducidos por humanos. A partir de estas trayectorias, se identificarán segmentos de operación en condiciones cuasi estacionarias, los cuales permitirán la construcción de indicadores agregados o macroscópicos del comportamiento vehicular, tales como velocidad, densidad y flujo.
Las principales actividades del proyecto incluyen: (i) comprender la estructura y el contenido del Waymo Open Motion Dataset; (ii) extraer y procesar la información necesaria para la construcción de trayectorias vehiculares; (iii) aislar segmentos de estado estacionario a partir de dichas trayectorias; (iv) construir indicadores macroscópicos de desempeño; y (v) documentar y analizar los resultados obtenidos.

Prerrequisitos:
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:
Diego Guamán

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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