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dc.contributor.authorSánchez Miralles, Alvaroes-ES
dc.contributor.authorSanz Bobi, Miguel Ángeles-ES
dc.date.accessioned2025-03-04T18:45:15Z-
dc.date.available2025-03-04T18:45:15Z-
dc.date.issued2001-11-16es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/97829-
dc.descriptionCapítulos en libroses_ES
dc.description.abstractEn este artículo se describe una forma de modelar el entorno cuando éste es desconocido. Para ello se propone el uso de un modelo de ocupación de obstáculos. El modelo de ocupación se encarga de modelar la incertidumbre de que en un lugar del espacio haya un obstáculo. Para ello utiliza una red neuronal que trabaja en tiempo real (RTDENN Real Time Dynamic Elipsoidal Neural Network). Esta red neuronal es capaz de adaptarse tanto paramétricamente como estructuralmente a cambios en el entorno. En este artículo se explicará brevemente cómo funciona la red RTDENN, có-mo se actualiza el modelo de ocupación con nuevas medidas de los sensores y se hará una simulación que demuestran la gran utilidad del mismo.es-ES
dc.description.abstracten-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.publisherSin editorial (Gijón, España)es_ES
dc.rightses_ES
dc.rights.uries_ES
dc.sourceLibro: IX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial - CAEPIA 2001, Página inicial: , Página final:es_ES
dc.subject.otherInstituto de Investigación Tecnológica (IIT)es_ES
dc.titleModelado de un entorno de navegación desconocido por un vehículo autoguiado mediante una red neuronal adaptativaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordsRTDENN, RTDNN, AGV, modelado del entorno, vehículos autóno-mos, vehículos autoguiados, modelo de ocupación, redes neuronales, redes topológicas.es-ES
dc.keywordsen-GB
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