Entrenamiento, optimización y validación de una CNN para la localización de un robot móvil mediante tareas de clasificación y regresión

Abstract

El objetivo es abordar la tarea de localización de un robot autónomo móvil empleando algoritmos basados en el aprendizaje profundo (diseño y entrenamiento de una CNN) y la extracción de vectores descriptores de apariencia global a partir de las imágenes omnidireccionales capturadas por el robot. Además, se desarrollarán algoritmos de optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento de la red neuronal convolucional. Se trabajará con conjuntos de imágenes previamente capturados y herramientas informáticas.