Título :	Detección de Obstáculos y Planeación de Ruta para un Vehículo Autónomo
Autor(es):	Roberto de Jesús Alfaro López
Palabras clave:	Aprendizaje por refuerzo Red neuronal DQN Robot Móvil LiDAR
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	1-dic-2023
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (72 páginas)
Folio RI:	IGMAC-309294
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial
Resumen:	El presente documento detalla la creación de un sistema de evasión de obstáculos para un robot móvil tipo Ackermann, utilizando el aprendizaje por refuerzo con el algoritmo DQN. Detalla los principios teóricos que fundamentan este enfoque y describe la metodología aplicada para configurar el entorno de entrenamiento y realizar simulaciones. El sistema se implementó utilizando un sensor LiDAR 2D y una cámara RGB-D, que proporcionaron al robot una percepción ambiental efectiva. Se hace énfasis en la configuración de los hiperparámetros de entrenamiento, la estructura de la red neuronal, la función de recompensas, y los espacios de observación y acción, elementos claves para el rendimiento exitoso del agente. Finalmente, se presentan ejemplos ilustrativos del desempeño del robot, tanto en entornos simulados como en condiciones reales, demostrando la efectividad y aplicabilidad del sistema desarrollado en situaciones prácticas.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10478
Aparece en:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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