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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Efrén Gorrostieta Hurtado es_ES
dc.creator Jorge Luis Espinosa Guerrero es_ES
dc.date 2022-08-29
dc.date.accessioned 2022-05-19T17:42:59Z
dc.date.available 2022-05-19T17:42:59Z
dc.date.issued 2022-08-29
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3614
dc.description Los robots caminantes hexápodos son útiles en entornos con obstáculos comparables a su tamaño. Sin embargo, el problema de locomoción es complejo de resolver dada su alta dimensionalidad y los entornos desconocidos a los que estos robots son sometidos. El aprendizaje por refuerzo se adecúa naturalmente a resolver este problema. Estos algoritmos han alcanzado mucha popularidad al demostrar control equiparable al de un ser humano al resolver tareas específicas. Esta tesis presenta una revisión del desarrollo de robots hexápodos y el aprendizaje por refuerzo. Muestra la convergencia de estas dos líneas de investigación. Se discuten los algoritmos más populares del estado del arte que han resuelto este problema para algunas clases de robots caminantes y se desarrolla la implementación de un algoritmo de aprendizaje profundo por refuerzo que se aplica a todas las capas de la locomoción en un robot hexápodo simulado. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject Aprendizaje es_ES
dc.subject Locomoción es_ES
dc.subject Hexápodos es_ES
dc.subject Refuerzo es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Aprendizaje por refuerzo aplicado a la locomoción de robots caminantes es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador EIGJ940219HGTSRR01 es_ES
dc.contributor.identificador GOHE690510HNLRRF09 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI006646.pdf
Tamaño: 673.7Kb
Formato: PDF
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