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https://hdl.handle.net/11000/26485
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Payá Castelló, Luis | - |
dc.contributor.advisor | Cebollada López, Sergio | - |
dc.contributor.author | Cabrera Mora, Juan José | - |
dc.contributor.other | Departamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automática | es_ES |
dc.date.accessioned | 2022-04-05T11:13:16Z | - |
dc.date.available | 2022-04-05T11:13:16Z | - |
dc.date.created | 2021-09-16 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11000/26485 | - |
dc.description.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. | es_ES |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.format.extent | 76 | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad Miguel Hernández de Elche | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | localización | es_ES |
dc.subject | imágenes omnidireccionales | es_ES |
dc.subject | aprendizaje profundo | es_ES |
dc.subject | optimización bayesiana | es_ES |
dc.subject.other | CDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnología | es_ES |
dc.title | Entrenamiento, optimización y validación de una CNN para la localización de un robot móvil mediante tareas de clasificación y regresión | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
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