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dc.contributor.advisorSanz Bobi, Miguel Ángeles-ES
dc.contributor.authorCarrera Fresneda, Javier Josées-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2021-01-25T15:32:47Z
dc.date.available2021-01-25T15:32:47Z
dc.date.issued2021es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/53854
dc.descriptionGrado en Ingeniería en Tecnologías Industrialeses_ES
dc.description.abstractEl principal objetivo de este proyecto ha sido el desarrollo de un entorno de simulación de un dron autónomo mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo, con la misión de completar una trayectoria fijada por su inicio y fin, evitando colisionar con obstáculos.es-ES
dc.description.abstractThe main objective of this project was the development within the realm of simulation of an environment for an autonomous drone. Through the usage of algorithms where the drone receives feedback and consequently is able to learn, the end goal was the completion of an obstacle course from beginning to end without any collisions.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject12 Matemáticases_ES
dc.subject1203 Ciencias de los ordenadoreses_ES
dc.subject120326 Simulaciónes_ES
dc.subject.otherKTI-electronica (GITI-N)es_ES
dc.titleAplicación de técnicas de aprendizaje por refuerzo en un drone autónomoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsAprendizaje por Refuerzo, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales, Python, Dron, Robóticaes-ES
dc.keywordsReinforcement Learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, Python, Drone, Roboticsen-GB


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