Perfil personal
BioBreve
Javier Araluce se graduó en 2018 en Ingeniería Electrónica y Automática Industrial, recibió su máster habilitante en 2020 en Ingeniería Industrial, con especialización en Robótica y Percepción y su doctorado en 2023 en Electrónica: Sistemas Electrónicos Avanzados. Sistemas Inteligentes, por la Universidad de Alcalá.
Actualmente es ingeniero de investigación en Movilidad Conectada, Cooperativa y Automatizada en TECNALIA, Basque Research and Technology Alliance (BRTA). Ha publicado varios trabajos en los principales congresos y revistas relacionadas con vehículos autónomos, robótica y visión artificial. Sus intereses de investigación incluyen el aprendizaje profundo aplicado a la comprensión de la escena y la atención del conductor para sistemas de transporte inteligentes.
Experiencia relacionada con los ODS de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. El trabajo de esta persona contribuye al logro de los siguientes ODS:
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ODS 3: Salud y bienestar -
ODS 4: Educación de calidad -
ODS 7: Energía asequible y no contaminante -
ODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles
Huella digital
- 1 Perfiles similares
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
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A Fallback Localization Algorithm for Automated Vehicles Based on Object Detection and Tracking
Arozamena, M. R., Matute, J., Araluce, J., Kuschnig, L., Pilz, C., Schratter, M., Rastelli, J. P. & Zubizarreta, A., 2025, En: IEEE Open Journal of Vehicular Technology. 6, p. 1085-1099 15 p.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo3 Citas (Scopus)3 Descargas (Pure) -
An Infrastructure-Based Localization Method for Articulated Vehicles
Justo, A., Pacho, I., Araluce, J., Murgoitio, J. & Bergasa, L. M., 2025, Computer Vision – ECCV 2024 Workshops, Proceedings. Del Bue, A., Canton, C., Pont-Tuset, J. & Tommasi, T. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 181-197 17 p. (Lecture Notes in Computer Science; vol. 15630 LNCS).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
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Fault Tolerance and Fallback Strategies in Connected and Automated Vehicles: A Review
Rodríguez-Arozamena, M., Matute, J., Araluce, J., Rastelli, J. P. & Zubizarreta, A., 2025, En: IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems. 6, p. 915-937 23 p.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo de revisión › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo3 Citas (Scopus)27 Descargas (Pure) -
Infrastructure-Based Smart Positioning System for Automated Shuttles Using 3D Object Detection
Araluce, J., Justo, A., Rodriguez-Arozamena, M., Sarabia, J., Matute, J. & Díaz, S., 2025, IV 2025 - 36th IEEE Intelligent Vehicles Symposium. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 482-488 7 p. (IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
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LFF-V2V: A Late Fusion Cooperative Framework in V2V Scenarios
Justo, A., Araluce, J., Rodriguez-Arozamena, M., Gonzalez, L. & Bergasa, L. M., 2025, IV 2025 - 36th IEEE Intelligent Vehicles Symposium. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 2006-2012 7 p. (IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
1 Cita (Scopus)
Tesis
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Driver Attention based on Deep Learning for a Smart Vehicle to Driver (V2D) Interaction
Araluce Ruiz, J. (Autor), Bergasa Pascual (Supervisor) & Ocaña Miguel (Supervisor), 2023Tesis doctoral
Archivo
Conjuntos de datos
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Aware2All Project shuttle sample dataset
Araluce, J. (Creador), Zenodo, 16 oct 2025
Dataset: Conjunto de datos
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AWARE2ALL_Demonstrator2_shuttle_sample_dataset
Araluce, J. (Creador), Zenodo, 28 oct 2025
Dataset: Conjunto de datos