<p>DOI: </p>

<p>Journal:VI Jornadas de Audio Acústica y Sonido UNTREF 2022</p>

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En el campo de la detección automática de terrenos y eventos a partir de señales de vibración, la detección de irregularidades asociadas a los baches es desafiante por varios motivos. Por un lado, las diferencias en las suspensiones de distintos tipos de vehículos alteran las señales de aceleración medidas de forma significativa, lo cual implica que se necesitan muestras de una amplia gama de automóviles si se quiere obtener un sistema capaz de generalizar correctamente. Por otra parte, la obtención de muestras de baches presenta una dificultad adicional; debido al potencial daño que estos pueden provocar a un vehículo, es esperable que estos sean esquivados en un recorrido normal. Limitaciones de este tipo, donde se busca detectar eventos que por sus características son difíciles de medir, se encuentran en diferentes aplicaciones. Se propone la generación de muestras artificiales a partir de simulaciones asociadas a baches definidos en forma artificial. Para ello se empleó un simulador compuesto por un modelo de suspensión pasiva de vehículos, y una red neuronal de topología autoencoder para dotar a la señal generada de las características del terreno (en el caso de esta investigación, asfalto) en el que los baches se encuentran. Luego, estas señales artificiales son utilizadas como parte del conjunto de datos de entrenamiento de una red neuronal destinada a detectar el evento en el terreno. La solución propuesta permite lograr un estimador de alta precisión y sensibilidad para el evento de interés

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Simulación de baches para detección de terrenos basada en vibraciones

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