DSpace Repository

Navegación autónoma de un vehículo a escala por medio de redes neuronales profundas

Show simple item record

dc.contributor.author Vanegas Sánchez, Tonatiuh Daniel
dc.date.accessioned 2019-10-16T18:18:50Z
dc.date.available 2019-10-16T18:18:50Z
dc.date.created 2018-11-13
dc.date.issued 2019-10-14
dc.identifier.citation Vanegas Sánchez, T. D. (2019). Navegación autónoma de un vehículo a escala por medio de redes neuronales profundas (Maestría en Ciencias en Ingeniería de Cómputo). Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/27471
dc.description Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería de Cómputo con Opción en Sistemas Digitales), Instituto Politécnico Nacional, CIC, 2019, 1 archivo PDF, (75 páginas). tesis.ipn.mx es
dc.description.abstract RESUMEN: En esta tesis se describe una metodología basada redes neuronales convolucionales para el control de dirección de un vehículo a escala 1:10 en ambientes reales y virtuales. Este documento se divide principalmente en tres secciones donde se describen, paso por paso, la manera para la obtención y selección de datos de entrenamiento. Como parte del trabajo se desarrolló un simulador que modela una aproximación de la realidad a un ambiente virtual. Con esto se logró transferir el modelo obtenido mediante el simulador a una plataforma robótica tipo automóvil, con condiciones de iluminación dinámica aprendidas con datos sintéticos. Se comprueba que es posible entrenar redes neuronales dentro de un entorno de realidad virtual y ser capaces de resolver tareas sobre un entorno real, siempre y cuando se asemejen lo suficiente las características de los entornos en cuestión. ABSTRACT: This thesis describes a methodology based in convolutional neural networks to control the steering of a 1:10 scale vehicle over real and virtual environments. This document is divided mainly in three sections where it is described, step by step, the way to obtain and select the training data. As part of the work a simulator was developed that models an approximation of reality to a virtual environment. Whit this, was achieved transfer the model obtained by the simulator to a robotic platform automobile type, whit dynamic light conditions learned whit synthetic data. It is verified that it is possible to train neural networks inside virtual reality environments and be capable to solve tasks in a real environment, as long as they resemble enough the characteristics to each other. es
dc.language.iso es es
dc.subject Redes neuronales es
dc.subject Vehículos autónomos es
dc.subject Aprendizaje profundo es
dc.subject Realidad virtual es
dc.title Navegación autónoma de un vehículo a escala por medio de redes neuronales profundas es
dc.contributor.advisor Sossa Azuela, Juan Humberto
dc.contributor.advisor Zamora Gómez, Erik


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account