Diseño de un Sistema de Conducción Autónoma Basado en Aprendizaje Profundo
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2024-12-18
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
Este proyecto se basa en el diseño y la implementación de un sistema de navegación para vehículos autónomos utilizando aprendizaje profundo para desarrollar el enfoque de extremo a extremo. Esto permite que la red neuronal realice toda la tarea del manejo del vehículo en un sólo módulo, teniendo como entradas las imágenes del trayecto provenientes de una única cámara RGB central y las mediciones de un sensor de distancia. Las salidas son, el ángulo de la dirección del volante, la posición del acelerador y del freno. El modelo de la red neuronal se entrenó y evaluó en un tramo de una ciudad virtual del software Carla Simulator, con tres condiciones climáticas diferentes y diversos escenarios con/sin obstáculos, con resultados excelentes de la conducción autónoma.
Abstract
This project is based on the design and implementation of a navigation system for autonomous vehicles using deep learning to develop an end-to-end approach. This allows the neural network to perform the entire task of driving the vehicle in a single module, having as input the images of the journey from a single central RGB camera and the measurements from a distance sensor. The outputs are the steering angle, the throttle and brake position. The neural network model was trained and evaluated in a section of a virtual city of the Carla Simulator software, with three different weather conditions and various scenarios with/without obstacles, with excellent autonomous driving results.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Aristizabal Bossa, W. A. (2024). Diseño de un Sistema de Conducción Autónoma Basado en Aprendizaje Profundo. [Trabajo de Maestría, Universidad Santo Tomas]. Repositorio Institucional.
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