• RNN
• Manifolds
• LSTM
• Deep Learning
• UKF

L'obiettivo di questa tesi è quello di prevedere le intenzioni di un guidatore a bordo di un autoveicolo. Le intenzioni del guidatore sono costituite principalmente da 5 azioni:
1)svolta destra e sinistra
2)cambio di corsia destra/sinistra
3) nessuna azione (guida su rettilineo o auto ferma)
Per il raggiungimento dell'obiettivo è necessario realizzare un opportuno modello e definire i dati caratterizzanti della manovra.
Sviluppo: La progettazione e realizzazione può essere suddivisa per punti come segue:
i) Utilizzo di un software per estrarre i "landmark" (punti associati al viso del conducente con opportuno modello) per effettuare il tracciamento del movimento della testa, degli occhi e della faccia.
ii)Analizzare i dati estratti e definire una distribuzione per generalizzare e normalizzare il loro utilizzo nel contesto della modellazione di segnale;
iii) Analizzare i casi dubbi studiando modelli di rumore e filtraggio (UKF) per minimizzarne o eliminarne i contributi.
iv) Sviluppare un modello cognitivo RNN per descrivere le intenzioni della persona, prevedendo l'azione con un certo grado di precisione.
Risultati: Il modello sviluppato riesce ad interpretare l'azione del conducente con precisione superiore al 90% e anticipazione 1.5 secondi.