Autonomous vehicle training using a simulation framework / Pedro Estefano Cajilima Cardenaz ; tutor Israel Gustavo Pineda Arias
Tipo de material:
TextoIdioma: Inglés Idioma del resumen: Español Fecha de copyright: Urcuquí, 2022Descripción: 143 hojas : ilustraciones (algunas a color) ; 30 cm + 1 CD-ROMTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2022 Resumen: La conducción autónoma (AD) es un campo de estudio candente ya que los investigadores de diversos campos de estudio están trabajando para contribuir en este campo y avanzar hacia nuevos modelos, métodos y herramientas de última generación, y hacia vehículos autónomos (AV) con automatización completa de nivel cinco. Una forma de categorizar las tareas de AD necesarias para la conducción es definiendo tareas de localización, percepción, planificación y control, cada una de las cuales se compone de subtareas aún más pequeñas y específicas. Para cada tipo de tarea que necesita ser resuelta por un sistema AD, existen múltiples enfoques para manejarla. Debido a este amplio espectro de tareas cubiertas por AD, los campos de investigación que se superponen con AD incluyen, entre otros, visión artificial, teoría de control, aprendizaje profundo y computación de alto rendimiento (HPC). (...)
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems | |
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Tesis
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Biblioteca Yachay Tech | ECMC0110 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | No para préstamo | T000423 |
Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2022
Incluye referencias bibliográficas (páginas 113-123)
Trabajo de integración curricular con acceso abierto
Texto (Hypertexto links)
La conducción autónoma (AD) es un campo de estudio candente ya que los investigadores de diversos campos de estudio están trabajando para contribuir en este campo y avanzar hacia nuevos modelos, métodos y herramientas de última generación, y hacia vehículos autónomos (AV) con automatización completa de nivel cinco. Una forma de categorizar las tareas de AD necesarias para la conducción es definiendo tareas de localización, percepción, planificación y control, cada una de las cuales se compone de subtareas aún más pequeñas y específicas. Para cada tipo de tarea que necesita ser resuelta por un sistema AD, existen múltiples enfoques para manejarla. Debido a este amplio espectro de tareas cubiertas por AD, los campos de investigación que se superponen con AD incluyen, entre otros, visión artificial, teoría de control, aprendizaje profundo y computación de alto rendimiento (HPC). (...)
Textos en inglés con resúmenes en español e inglés
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