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DC FieldValueLanguage
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0es_ES
dc.contributorEfrén Gorrostieta Hurtadoes_ES
dc.creatorJose Yavhe Castillo Martinezes_ES
dc.date2016-06-
dc.date.accessioned2019-03-04T16:26:14Z-
dc.date.available2019-03-04T16:26:14Z-
dc.date.issued2016-06-
dc.identifierredes bayesianases_ES
dc.identifierArtificial Intelligencees_ES
dc.identifierlocalizationes_ES
dc.identifiermappinges_ES
dc.identifierroboticses_ES
dc.identifiermobile robotses_ES
dc.identifierBayesian networkses_ES
dc.identifierInteligencia artificiales_ES
dc.identifierlocalizaciónes_ES
dc.identifiermapeoes_ES
dc.identifierrobóticaes_ES
dc.identifierrobots móvileses_ES
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1277-
dc.descriptionLas Redes Bayesianas son un área de creciente importancia para la investigación y aplicación en todos los campos de la Inteligencia Artificial. La toma de decisiones es una función basada únicamente en el ejercicio del análisis de hechos concretos y se basa en gran medida en la capacidad de hacer inferencias sobre la ocurrencia de eventos futuros. En la presente tesis se aborda el tema sobre la representación de ambientes desconocidos haciendo uso de las redes bayesianas como toma de decisiones implementadoen un robot móvil el cual de acuerdo a la red crea su propia ruta de recorrido de tal manera que regresa la ruta que siguió así como un plano de una aproximación del entorno el cual recorrió dando como resultado el alcance el objetivo principal. El presente trabajo nos permitió desarrollar conocimientos y habilidades en diferentes áreas como robótica, inteligencia artificial así como el uso de herramientas de hardware y software muy específicas, las cuáles nos permitieron asumir desde el tipo de robot que se utilizó así como el funcionamiento de las redes bayesianas.es_ES
dc.descriptionBayesian networks are a growing area of importance for research and application in all fields of Artificial Intelligence. Decision making is a function based just on the exercise of the facts and analysis is based in great measure on the ability to make inferences about the occurrence of future events. In this thesis the issue of the representation of unknown environments is addressed using Bayesian networks and decisions implemented in a mobile robot which according to the network creates its own trajectory so that route is returned as well as a map of the nearest environment which toured resulting in reach the main goal. This work allowed us to develop knowledge and skills in different areas such as robotics, artificial intelligence and the use of hardware and software very specific, which allowed us select the type of robot that is used, robot operation and the Bayesian networks.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleRepresentación Espacial de Ambientes Desconocidos para Robots Móviles con Redes Bayesianases_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorCAMY911022HOCSRV02es_ES
dc.contributor.identificadorGOHE690510HNLRRF09es_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias de la Computaciónes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Informáticaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Appears in Collections:Maestría en Ciencias de la Computación

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