La participación del CSIC en este proyecto ha estado cen- trada también en el desarrollo e implementación de un demostrador de Movilidad Inteligente en el que se ha eva- luado el comportamiento del sensor LiDAR en vehículos reales y virtuales, gracias a la herramienta de simulación desarrollada. El demostrador ha permitido la realización de ensayos en entornos reales de conducción en un vehículo altamente automatizado. “Hemos modelado y evaluado un sensor LiDAR en el Internet de las cosas (IoT) especializado en detectar obstáculos y de compartir esa información con otros vehículos y así evitar posi- bles colisiones. En la actualidad, la evaluación de la detección de obstáculos mediante sensores LiDAR se ha convertido en un tema clave que la comunidad científica está explorando activa- mente”, explica el investigador Rodolfo Haber, del Centro de Automática y Robótica. “Las técnicas avanzadas de modelado y control basadas en técni- cas de inteligencia artificial y los sistemas ciberfísicos tendrán un gran impacto a corto plazo en las nuevas capacidades de procesa- miento y de toma de decisión que tendrán los sensores no solo en los sistemas inteligentes de transporte, sino también en el futuro de la Industria 4.0”, añade el investigador del CSIC. Este avance se enmarca dentro del proyecto europeo IoSENSE: Flexible FE/BE Sensor Pilot Line for the Internet of Everything Los nuevos dispositivos desarrollados durante esta iniciativa, que ha durado tres años y en la que han participado investigadores de Alemania, Austria, Bélgica, España y Eslovaquia, pasarán en los próximos meses a la fase de comercialización de la mano de una de las empresas socias del proyecto.• 33 VEHÍCULO AUTÓNOMO Referencias Fernando Castaño, Gerardo Beruvides, Rodolfo E. Haber, Antonio Artuñedo. Obstacle Recognition Based on Machine Learning for On-Chip LiDAR Sensors in a Cyber- Physical System. Sensors 2017, 17, 2109. https://doi. org/10.3390/s17092109 Fernando Castaño, Gerardo Beruvides, Alberto Villalonga, Rodolfo E. Haber. Self-Tuning Method for Increased Obstacle Detection Reliability Based on Internet of Things LiDAR Sensor Models. Sensors 2018, 18, 1508. https://doi. org/10.3390/s18051508 Jorge Godoy, Rodolfo E. Haber, Juan J. Muñoz, Fernando Matía, Álvaro García, Smart sensing of pavement temperature based on low-cost sensors and V2I communications, Sensors 2018, 18, 2092. https://doi. org/10.3390/s18072092 Antonio Artuñedo, Raúl M. Del Toro, Rodolfo E. Haber, Consensus-based cooperative control based on pollution sensing and traffic information for urban traffic networks, Sensors 2017, 17(5), 953. https://doi.org/10.3390/ s17050953 INDUSTRIA AUTOMOCIÓN