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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorLuis Alberto Morales Hernándezes_ES
dc.contributorIrving Armando Cruz Albarránes_ES
dc.contributorSebastián Salazar Coloreses_ES
dc.contributorSaúl Tovar Arriagaes_ES
dc.contributorAndras Takacses_ES
dc.creatorJuan Ignacio Ortega Gómees_ES
dc.date.accessioned2024-07-02T19:37:37Z-
dc.date.available2024-07-02T19:37:37Z-
dc.date.issued2024-04-01-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10908-
dc.descriptionEn la actualidad han surgido sistemas de manejo autónomo con la promesa de prevenir accidentes viales, la creación de estos sistemas al más alto nivel implica el desarrollo de una serie de funciones. La primera función es la percepción ambiental, encargada de percibir los alrededores del vehículo mediante la detección y clasificación de cada objeto de interés en una escena urbana. Con el objetivo de generar esta primera función, se desarrolla una metodología para generar un software de percepción ambiental; junto con un despliegue de componentes necesarios para su construcción, de tal forma que funja como base para posteriores trabajos dentro del área del manejo autónomo. El método propuesto consiste en los siguientes pasos: selección de componentes base, generación de base de datos en base a KITTI Benchmark Suite, desarrollo del modelo para la percepción, desarrollo del sistema de percepción ambiental y montaje del sistema de percepción ambiental. Como resultados de este proyecto se generan innovaciones en tres áreas: Primero, durante la creación de la base de datos especializada, desarrollada con manipulaciones matemáticas, que presenta métricas de Puntaje- F1: 95.77%, Precisión-promedio: 92.54%, Exactitud: 97.53%, Precisión: 94.34%, y Sensitividad: 97.25%. Segundo, durante la implementación del sistema de percepción ambiental, con métricas de Exactitud: 97.18%, Media-de-precisión-promedio: 97.03%, Media-de-intersección-sobre-unión: 89.00% para la clasificación, Media-de-precisión-promedio: 85.11% y Media-de-intersección-sobreunión: 70.51% para la detección. Tercero, durante la propuesta del desarrollo del sistema de percepción ambiental, donde se obtuvieron métricas de segmentación del camino superiores al de trabajos previos y similares para la detección de vehículos, pero considerando la rotación de los autos, innovando en ese aspecto. En este trabajo, se llena un vacío en el estado-del-arte sobre métodos descriptivos que faciliten la producción de un sistema de percepción ambiental y se mejora la capacidad de producción de análisis y entrega de resultados por segundo.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (56 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectSegmentaciónes_ES
dc.subjectDetecciónes_ES
dc.subjectVehículoes_ES
dc.subjectAutónomoes_ES
dc.subjectPercepciónes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titlePropuesta metodológica para el desarrollo de la etapa de percepción ambiental en un vehículo autónomoes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidCVUes_ES
dc.contributor.tidCVUes_ES
dc.creator.identificador1144283es_ES
dc.contributor.identificador105604es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.contributor.roleSecretarioes_ES
dc.contributor.roleVocales_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias en Inteligencia Artificiales_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator309236es_ES
dc.folioIGMAC-309236es_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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